arXiv stat.ML· Wan Zhang, Qinjie Lin, Chan Lee, Weijian Li, Han Liu, Kai Zhang·· 5 小时前AI 评分22
Hopformer：面向时间序列预测的同质性追求 Transformer
Hopformer: Homogeneity-Pursuit Transformer for Time Series Forecasting
AI 导读
Hopformer 是一个两阶段时间序列预测框架，第一阶段用 Sparsity Pattern Aggregation（SPA）提取融入协变量的共同低方差趋势，第二阶段用 LoRA 微调的 Transformer 建模残差中的复杂依赖。该方法在合成与真实预测基准上平均将 MASE 提升 6.56%，并证明了 SPA 通过 oracle inequality 达到近最优偏差-方差权衡。
来源：arXiv stat.ML · arxiv.org