Machine learningTime-series forecasting
TiRex: xLSTM을 활용한 제로샷 시계열 예측
TiRex는 NX-AI xLSTM 팀(Auer et al.)이 2025년에 소개한 사전 학습된 제로샷 시계열 예측 모델입니다. 확장된 장단기 기억(xLSTM) 아키텍처를 기반으로 구축된 TiRex는 다양한 시계열 코퍼스에서 대규모로 학습되었으며, 어떠한 미세 조정 없이도 보지 못한 데이터셋을 예측할 수 있습니다. 핵심 아이디어는 향상된 문맥 내 학습(in-context learning)을 활용하는 것입니다. 즉, 모델은 사용 가능한 전체 이력을 문맥으로 읽고, 그 문맥으로부터 단기 및 장기 예측을 직접 생성합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/tirex
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