LightTS: облегченная MLP-модель с ориентированной на выборку архитектурой для прогнозирования многомерных временных рядов

LightTS — это облегченная архитектура на основе многослойного перцептрона (MLP) для прогнозирования многомерных временных рядов, представленная Тяньпином Чжаном и его коллегами в 2022 году. Основываясь на наблюдении, что более простые модели могут соответствовать или превосходить тяжелые архитектуры на основе трансформеров, LightTS применяет стратегию интервальной выборки для декомпозиции длинных входных последовательностей на несколько подпоследовательностей и обрабатывает каждую из них с помощью компактных модулей Chunk-MLP и Continuous-MLP. При разработке приоритет отдавался вычислительной эффективности при сохранении как локальных, так и глобальных временных закономерностей.