核心概念
Mamba 모델은 시계열 예측 작업에서 우수한 성능과 효율성을 보여준다.
摘要
이 논문은 시계열 예측(TSF) 분야에서 Mamba 모델의 잠재력을 탐구한다. 저자들은 Mamba 기반의 두 가지 모델인 S-Mamba와 D-Mamba를 소개한다. 이 모델들은 변수 간 정보 융합 작업을 Transformer 아키텍처에서 Mamba 블록으로 전환한다. 다양한 데이터셋에 대한 평가 결과, S-Mamba와 D-Mamba는 GPU 메모리 사용량과 계산 오버헤드를 줄이면서도 TSF 분야에서 우수한 성능을 달성한다. 또한 저자들은 Mamba가 Transformer를 능가할 수 있는 정도를 탐구하는 광범위한 실험을 수행한다. 결과는 Mamba가 강력한 기능을 가지고 있으며 TSF 작업에서 Transformer를 대체할 수 있는 큰 잠재력을 보여준다.
統計資料
시계열 예측 작업에서 Mamba 기반 모델은 Transformer 기반 모델보다 GPU 메모리 사용량과 계산 시간을 크게 줄일 수 있다.
ECL 데이터셋에서 Mamba 기반 모델의 GPU 메모리 사용량은 Transformer 기반 모델의 약 30-40% 수준이다.
Traffic 데이터셋에서 Mamba 기반 모델의 계산 시간은 Transformer 기반 모델의 약 50-60% 수준이다.
引述
"Mamba 모델은 시계열 예측 작업에서 우수한 성능과 효율성을 보여준다."
"Mamba 기반 모델은 GPU 메모리 사용량과 계산 오버헤드를 크게 줄이면서도 TSF 분야에서 우수한 성능을 달성한다."
"Mamba가 강력한 기능을 가지고 있으며 TSF 작업에서 Transformer를 대체할 수 있는 큰 잠재력을 보여준다."