
Tiny Time Mixer (TTM) sind signifikant kleine vortrainierte Modelle (≤1M Parameter), die exklusiv auf öffentlichen Zeitreihendatensätzen trainiert werden und effektive Transfer-Learning-Fähigkeiten für das Forecasting aufweisen.


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Effiziente Vortrainierte Tiny Time Mixer (TTM) Modelle für Verbessertes Zero/Few-Shot Forecasting von Multivariaten Zeitreihen


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Das vorgeschlagene mehrstufige Zeitreihen-Transformer-Modell (MTST) ermöglicht die simultane Modellierung von Zeitreihenmustern auf verschiedenen Skalen, was zu überlegenen Vorhersageleistungen führt.


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Mehrstufiger Zeitreihen-Transformer für langfristige Vorhersagen
