1. 논문 제목 : "From Similarity to Superiority: Channel Clustering for Time Series Forecasting" [Arxiv 2024]
2. 원문 링크 : arxiv.org/abs/...
3. 요약
- 기존 CI와 CD 모델은 각각 Generalization 성능이 부족하거나 forecasting capacity가 부족한 한계가 있음
- 기존 모델은 Channel Identity에 의존하며, 이가 제거 됐을때 성능이 크게 하락함
- 본 연구는 다소 중복된 channel들을 하나의 cluster로 묶어 모델링할 수 있는 Cluster Assigner와 Cluster-Aware Feed Forward를 제안
- 해당 방법론은 Prototype Embedding을 활용하여 한번도 보지 못한 도메인의 데이터에 대한 기존 backbone 모델의 zero-shot forecasting 성능을 향상시킴
4. Keyword : #TimeSeries #TimeSeriesAnomalyDetection #ChannelClutering #Channe Independence
Негізгі бет [Paper Review] From Similarity to Superiority: Channel Clustering for Time Series Forecasting
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