TiRex: Prognoză de serii temporale fără exemple (zero-shot) cu xLSTM
TiRex este un model preantrenat pentru prognoză de serii temporale fără exemple (zero-shot), introdus în 2025 de echipa NX-AI xLSTM (Auer et al.). Bazat pe arhitectura Extended Long Short-Term Memory (xLSTM), TiRex este antrenat la scară pe corpusuri diverse de serii temporale și poate prognoza seturi de date nevăzute fără nicio ajustare fină (fine-tuning). Ideea sa centrală este exploatarea învățării îmbunătățite în context (in-context learning): modelul citește întreaga istorie disponibilă ca un context și produce prognoze atât pentru orizonturi scurte, cât și lungi, direct din acel context.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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: Un Model Fundamental Tokenizat pentru Prognoza Seriilor TemporaleÎnvățare profundă↔ compare
- LSTMÎnvățare profundă↔ compare
- TimesFM: Un model fundamental doar cu decodor pentru prognoza seriilor temporaleÎnvățare profundă↔ compare
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →