TiRex: null-võttega aegridade prognoosimine xLSTM-iga
TiRex on eelkoolitatud null-võttega aegridade prognoosimise mudel, mille tutvustas 2025. aastal NX-AI xLSTM meeskond (Auer et al.). Laiendatud pika lühiajalise mälu (xLSTM) arhitektuurile ehitatud TiRex on treenitud suurel hulgal erinevatel aegridade korpustel ja suudab prognoosida tundmatuid andmekogumeid ilma igasuguse peenhäälestuseta. Selle põhiidee on ära kasutada täiustatud kontekstisisest õppimist: mudel loeb kogu olemasoleva ajaloo kontekstina ja genereerib prognoose nii lühikese kui ka pika horisondi jaoks otse sellest kontekstist.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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: ajajoonte prognoosimiseks loodud tokeniseeritud alusmudelSüvaõpe↔ compare
- LSTMSüvaõpe↔ compare
- TimesFM: Dekoodripõhine alusmudel aegridade prognoosimiseksSüvaõpe↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →