TiRex: Peramalan Siri Masa Sifar-Shot dengan xLSTM
TiRex ialah model peramalan siri masa sifar-shot praterlatih yang diperkenalkan pada tahun 2025 oleh pasukan NX-AI xLSTM (Auer et al.). Dibina berdasarkan seni bina Extended Long Short-Term Memory (xLSTM), TiRex dilatih secara berskala pada korpus siri masa yang pelbagai dan boleh meramal set data yang tidak pernah dilihat tanpa sebarang penalaan halus. Idea utamanya adalah untuk mengeksploitasi pembelajaran dalam konteks yang dipertingkatkan: model membaca keseluruhan sejarah yang tersedia sebagai konteks dan menghasilkan ramalan untuk ufuk pendek dan panjang secara langsung daripada konteks tersebut.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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: Model Asas Berteraskan Token untuk Ramalan Deret MasaPembelajaran Mendalam↔ compare
- LSTMPembelajaran Mendalam↔ compare
- TimesFM: Model Asas Berasaskan Dekoder untuk Ramalan Deret MasaPembelajaran Mendalam↔ compare
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →