TiRex: Nulleizgriezuma laika sēriju prognozēšana ar xLSTM
TiRex ir iepriekš apmācīts nulleizgriezuma laika sēriju prognozēšanas modelis, ko 2025. gadā ieviesa NX-AI xLSTM komanda (Auer et al.). Balstoties uz paplašinātās īslaicīgās atmiņas (xLSTM) arhitektūru, TiRex tiek apmācīts lielā mērogā uz dažādiem laika sēriju korpusiem un spēj prognozēt neredzētus datu kopumus bez jebkādas papildu pielāgošanas. Tā galvenā ideja ir izmantot uzlabotu mācīšanos kontekstā: modelis nolasa visu pieejamo vēsturi kā kontekstu un tieši no šī konteksta veic prognozes gan īstermiņa, gan ilgtermiņa horizontiem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/deep-learning/tirex
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.
- Chronos: Tokenizēts pamata modelis laika sēriju prognozēšanaiDziļā mācīšanās↔ compare
- ILSMDziļā mācīšanās↔ compare
- TimesFMDziļā mācīšanās↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →