Methodenbewijsdossier

Time-MoE

Time-MoE is a billion-scale autoregressive foundation model for universal time-series forecasting, introduced by Shi et al. in 2024 and accepted at ICLR 2025. It combines a decoder-only transformer architecture with sparse Mixture-of-Experts (MoE) feed-forward layers, enabling the model to scale to billions of parameters while activating only a small subset of expert networks per token—dramatically increasing capacity without proportional compute cost.

Sources recorded, not reviewed

Bronrecord

Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.

Time-MoE (Mixture-of-Experts Time-Series Foundation Model)

Taxonomisch methodendossier · ml-model / deep-learning

Shi, X., Wang, S., Nie, Y., Li, D., Ye, Z., Wen, Q., & Jin, M. (2024). Time-MoE: Billion-scale time series foundation models with mixture of experts. ICLR 2025. · URL

Volledige methode openen

Gecureerde claims

Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.

Nog geen gecureerde claims

Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.

Gerelateerde methoden

Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.

Taxonomic bucketChronosmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMixture of Expertsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketTimesFMmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.