TiRex: Dự báo chuỗi thời gian Zero-Shot với xLSTM
TiRex là một mô hình dự báo chuỗi thời gian zero-shot được huấn luyện trước, được giới thiệu vào năm 2025 bởi nhóm NX-AI xLSTM (Auer et al.). Được xây dựng trên kiến trúc Extended Long Short-Term Memory (xLSTM), TiRex được huấn luyện ở quy mô lớn trên các tập dữ liệu chuỗi thời gian đa dạng và có thể dự báo các tập dữ liệu chưa từng thấy mà không cần tinh chỉnh. Ý tưởng cốt lõi của nó là khai thác khả năng học trong ngữ cảnh được tăng cường: mô hình đọc toàn bộ lịch sử có sẵn làm ngữ cảnh và tạo ra dự báo cho cả các khoảng thời gian ngắn và dài trực tiếp từ ngữ cảnh đó.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 2). TiRex (xLSTM-based Zero-Shot Forecasting Model). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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: Một mô hình nền tảng được mã hóa token cho dự báo chuỗi thời gianHọc sâu↔ compare
- LSTMHọc sâu↔ compare
- TimesFM: Mô hình nền tảng chỉ bộ giải mã cho dự báo chuỗi thời gianHọc sâu↔ compare
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →