LightTS: MLP orientada al muestreo ligero para la predicción de series temporales multivariadas

LightTS es una arquitectura ligera basada en MLP para la predicción de series temporales multivariadas, introducida por Tianping Zhang y sus colegas en 2022. Motivados por la observación de que los modelos más simples pueden igualar o superar a las arquitecturas pesadas basadas en Transformer, LightTS aplica una estrategia de muestreo por intervalos para descomponer secuencias de entrada largas en múltiples sub-secuencias y procesa cada una con módulos compactos Chunk-MLP y Continuous-MLP. El diseño prioriza la eficiencia computacional al tiempo que preserva los patrones temporales tanto locales como globales.