TiRex: Nullskudds tidsserieprognoser med xLSTM
TiRex er en forhåndstrent nullskudds modell for tidsserieprognoser introdusert i 2025 av NX-AI xLSTM-teamet (Auer et al.). Bygget på Extended Long Short-Term Memory (xLSTM)-arkitekturen, er TiRex trent i stor skala på diverse tidsseriedatasett og kan forutsi usette datasett uten noen finjustering. Kjernidéen er å utnytte forbedret in-context læring: modellen leser hele den tilgjengelige historikken som en kontekst og produserer prognoser for både korte og lange horisonter direkte fra denne konteksten.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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: En tokenisert grunnmodell for tidsserieprognoserDyp læring↔ compare
- LSTMDyp læring↔ compare
- TimesFM: En grunnmodell kun med dekoder for tidsserieprognoserDyp læring↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →