TiRex: Beztréninkové (zero-shot) předpovídání časových řad s xLSTM
TiRex je předtrénovaný model pro beztréninkové předpovídání časových řad, který v roce 2025 představil tým NX-AI xLSTM (Auer et al.). TiRex, postavený na architektuře Extended Long Short-Term Memory (xLSTM), je trénován ve velkém měřítku na rozmanitých korpusech časových řad a dokáže předpovídat neviděná data bez jakéhokoli doladění (fine-tuning). Jeho základní myšlenkou je využít vylepšené učení v kontextu (in-context learning): model čte celou dostupnou historii jako kontext a generuje předpovědi pro krátké i dlouhé horizonty přímo z tohoto kontextu.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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: Tokenizovaný základní model pro prognózování časových řadHluboké učení↔ compare
- LSTMHluboké učení↔ compare
- TimesFM: Základní model pouze s dekodérem pro prognózování časových řadHluboké učení↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →