TiRex: Прогнозиране на времеви редове с нулев изстрел с xLSTM
TiRex е предварително обучен модел за прогнозиране на времеви редове с нулев изстрел, представен през 2025 г. от екипа на NX-AI xLSTM (Auer et al.). Изграден върху архитектурата Extended Long Short-Term Memory (xLSTM), TiRex е обучен в голям мащаб върху разнообразни корпуси от времеви редове и може да прогнозира невидими набори от данни без никаква фина настройка. Основната му идея е да използва подобрено учене в контекст: моделът прочита цялата налична история като контекст и произвежда прогнози както за кратки, така и за дълги хоризонти директно от този контекст.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Auer, A., Podest, P., Klotz, D., Böck, S., Klambauer, G., & Hochreiter, S. (2025). TiRex: Zero-shot forecasting across long and short horizons with enhanced in-context learning. arXiv preprint. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/tirex
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Chronos: Токенизиран основополагащ модел за прогнозиране на времеви редовеДълбоко обучение↔ compare
- LSTMДълбоко обучение↔ compare
- TimesFM: Модел с основа за прогнозиране на времеви редове само с декодерДълбоко обучение↔ compare
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →