Chronos: Токенізована базова модель для прогнозування часових рядів
Chronos — це сімейство попередньо навчених імовірнісних моделей прогнозування, представлене Ansari et al. в Amazon у 2024 році. Вона адаптує парадигму мовних моделей до часових рядів шляхом квантування неперервних значень у дискретні токени, що дозволяє тренувати стандартний трансформер на великому гетерогенному корпусі даних часових рядів. Результатом є модель прогнозування з нульовим пострілом (zero-shot), яка узагальнює між доменами без необхідності перенавчання на конкретних наборах даних.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Ansari, A. F., Stella, L., Turkmen, C., Zhang, X., Mercado, P., Shen, H., et al. (2024). Chronos: Learning the language of time series. Transactions on Machine Learning Research. link ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 2). Chronos (Tokenized Time-Series Foundation Model). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/deep-learning/chronos
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.
- Мойри: універсальний трансформер для прогнозування часових рядівГлибоке навчання↔ compare
- TimesFM: Декодер-орієнтована базова модель для прогнозування часових рядівГлибоке навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →