TiRex: Nollskotts-tidsserieprognoser med xLSTM
TiRex är en förtränad nollskotts-modell för tidsserieprognoser, introducerad 2025 av NX-AI xLSTM-teamet (Auer et al.). Byggd på Extended Long Short-Term Memory (xLSTM)-arkitekturen, är TiRex tränad i stor skala på diverse tidsseriedatakorpusar och kan prognostisera osedda datamängder utan någon finjustering. Dess kärnidé är att utnyttja förbättrad in-context-inlärning: modellen läser hela den tillgängliga historiken som kontext och producerar prognoser för både korta och långa horisonter direkt från denna kontext.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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 tokeniserad grundmodell för tidsserieprognoserDjupinlärning↔ compare
- LSTMDjupinlärning↔ compare
- TimesFM: En grundmodell med endast avkodare för tidsserieprognoserDjupinlärning↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →