Machine learningTime-series forecasting
TiRex: xLSTMを用いたゼロショット時系列予測
TiRexは、NX-AI xLSTMチーム（Auerら）が2025年に発表した事前学習済みゼロショット時系列予測モデルです。拡張長・短期記憶（xLSTM）アーキテクチャを基盤とするTiRexは、多様な時系列コーパスで大規模に学習されており、ファインチューニングなしで未知のデータセットを予測できます。その中心的なアイデアは、強化されたコンテキスト内学習（in-context learning）を活用することです。モデルは利用可能な履歴全体をコンテキストとして読み込み、そのコンテキストから直接、短期および長期の予測を生成します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/tirex
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- TimesFM：時系列予測のためのデコーダーオンリー基盤モデル深層学習↔ compare