ScholarGate
Asszisztens
Machine learningTime-series forecasting

TimesFM: Alapmodell dekóder-only architektúrával idősor-előrejelzéshez

A TimesFM egy előképzett alapmodell az egyváltozós idősor-előrejelzéshez, amelyet Abhimanyu Das, Weihao Kong, Rajat Sen és Yichen Zhou a Google-tól mutatott be 2024-ben. A modell egy dekóder-only transzformer architektúrát alkalmaz, amely szellemiségében hasonló a nagy nyelvi modellekhez, és valós és szintetikus idősoradatok nagy corpusán lett kiképezve. Központi újítása az a képesség, hogy feladat-specifikus finomhangolás nélkül képes pontos, nulla-lövéses (zero-shot) előrejelzéseket végezni különböző doménokban.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Források

  1. Das, A., Kong, W., Sen, R., & Zhou, Y. (2024). A decoder-only foundation model for time-series forecasting. ICML. link

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 2). TimesFM (Time-series Foundation Model). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/deep-learning/timesfm

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.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateTimesFM (TimesFM (Time-series Foundation Model)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/deep-learning/timesfm · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026