LightTS : MLP léger axé sur l'échantillonnage pour la prévision de séries temporelles multivariées
LightTS est une architecture légère basée sur un MLP pour la prévision de séries temporelles multivariées, introduite par Tianping Zhang et ses collègues en 2022. Motivé par l'observation que des modèles plus simples peuvent égaler ou surpasser des architectures lourdes basées sur des Transformers, LightTS applique une stratégie d'échantillonnage par intervalle pour décomposer de longues séquences d'entrée en plusieurs sous-séquences et traite chacune avec des modules compacts Chunk-MLP et Continuous-MLP. La conception privilégie l'efficacité computationnelle tout en préservant les motifs temporels locaux et globaux.
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Sources
- Zhang, T., Zhang, Y., Cao, W., Bian, J., Yi, X., Zheng, S., & Li, J. (2022). Less is more: Fast multivariate time series forecasting with light sampling-oriented MLP structures. arXiv preprint. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 2). LightTS (Light Sampling-oriented MLP). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/lightts
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