Chronos: Temeljni model utemeljen na tokenima za prognoziranje vremenskih nizova
Chronos je obitelj prethodno obučenih probabilističkih modela prognoze koje je 2024. godine predstavio Ansari et al. u Amazonu. On prilagođava paradigmu jezičnih modela vremenskim nizovima kvantiziranjem neprekinutih vrijednosti u diskretne tokene, omogućujući standardnom transformatoru da se obuči na velikom heterogenom korpusu podataka vremenskih nizova. Rezultat je model prognoze nultog uzorka (zero-shot) koji se generalizira preko domena bez potrebe za ponovnim treniranjem specifičnim za skup podataka.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Ansari, A. F., Stella, L., Turkmen, C., Zhang, X., Mercado, P., Shen, H., et al. (2024). Chronos: Learning the language of time series. Transactions on Machine Learning Research. link ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 2). Chronos (Tokenized Time-Series Foundation Model). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/deep-learning/chronos
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.
- Moirai: univerzalni Transformer za prognoziranje vremenskih nizovaDuboko učenje↔ compare
- TimesFM: Model temeljne namjene s dekoderom za prognoziranje vremenskih nizovaDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →