本論文は、多変量時系列予測のための新しいモデルCMambaを提案している。CMambaは以下の3つの主要コンポーネントから構成される:
M-Mambaモジュール: 時間依存性をモデル化するために、元のMambaモデルを改良したもの。時系列の特性に合わせて設計されている。
GDD-MLPモジュール: チャンネル間の依存性を効果的にキャプチャーするために提案された、データ依存型かつグローバルな受容野を持つMLP。
チャンネルMixupメカニズム: 過学習を軽減し、一般化性能を向上させるための新しいデータ拡張手法。
これらのコンポーネントを組み合わせたCMambaは、7つの実世界データセットで一貫して優れた予測性能を示した。さらに、GDD-MLPとチャンネルMixupはほかのモデルにも適用可能であり、幅広い汎用性を持つことが示された。
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Chaolv Zeng,... klo arxiv.org 09-27-2024
https://arxiv.org/pdf/2406.05316.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä