Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Liu, Yong, Zhang, Haoran, Li, Chenyu, Huang, Xiangdong, Wang, Jianmin, Long, Mingsheng |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Timer-XL: Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2024)
AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2024)
DiTS: Multimodal Diffusion Transformers Are Time Series Forecasters
par: Zhang, Haoran, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Haoran, et autres
Publié: (2026)
TimesBERT: A BERT-Style Foundation Model for Time Series Understanding
par: Zhang, Haoran, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Haoran, et autres
Publié: (2025)
CoRA: Covariate-Aware Adaptation of Time Series Foundation Models
par: Qin, Guo, et autres
Publié: (2025)
par: Qin, Guo, et autres
Publié: (2025)
Sundial: A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2025)
TimeSiam: A Pre-Training Framework for Siamese Time-Series Modeling
par: Dong, Jiaxiang, et autres
Publié: (2024)
par: Dong, Jiaxiang, et autres
Publié: (2024)
TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables
par: Wang, Yuxuan, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Yuxuan, et autres
Publié: (2024)
iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2023)
Metadata Matters for Time Series: Informative Forecasting with Transformers
par: Dong, Jiaxiang, et autres
Publié: (2024)
par: Dong, Jiaxiang, et autres
Publié: (2024)
Domain Guidance: A Simple Transfer Approach for a Pre-trained Diffusion Model
par: Zhong, Jincheng, et autres
Publié: (2025)
par: Zhong, Jincheng, et autres
Publié: (2025)
Deep Time Series Models: A Comprehensive Survey and Benchmark
par: Wang, Yuxuan, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Yuxuan, et autres
Publié: (2024)
Timer-S1: A Billion-Scale Time Series Foundation Model with Serial Scaling
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2026)
LENS: Large Pre-trained Transformer for Exploring Financial Time Series Regularities
par: Xu, Yuanjian, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Yuanjian, et autres
Publié: (2024)
Transolver: A Fast Transformer Solver for PDEs on General Geometries
par: Wu, Haixu, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Haixu, et autres
Publié: (2024)
Exploring Accuracy Law for Deep Time Series Forecasters: An Empirical Study
par: Wang, Yuxuan, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Yuxuan, et autres
Publié: (2025)
TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for Time Series Forecasting
par: Cao, Defu, et autres
Publié: (2023)
par: Cao, Defu, et autres
Publié: (2023)
Dynamical Diffusion: Learning Temporal Dynamics with Diffusion Models
par: Guo, Xingzhuo, et autres
Publié: (2025)
par: Guo, Xingzhuo, et autres
Publié: (2025)
It's TIME: Towards the Next Generation of Time Series Forecasting Benchmarks
par: Qiao, Zhongzheng, et autres
Publié: (2026)
par: Qiao, Zhongzheng, et autres
Publié: (2026)
CompilerDream: Learning a Compiler World Model for General Code Optimization
par: Deng, Chaoyi, et autres
Publié: (2024)
par: Deng, Chaoyi, et autres
Publié: (2024)
Cross-Domain Pre-training with Language Models for Transferable Time Series Representations
par: Cheng, Mingyue, et autres
Publié: (2024)
par: Cheng, Mingyue, et autres
Publié: (2024)
Graph Generative Pre-trained Transformer
par: Chen, Xiaohui, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Xiaohui, et autres
Publié: (2025)
Pre-training Epidemic Time Series Forecasters with Compartmental Prototypes
par: Liu, Zewen, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Zewen, et autres
Publié: (2025)
Adapt Data to Model: Adaptive Transformation Optimization for Domain-shared Time Series Foundation Models
par: Qiu, Yunzhong, et autres
Publié: (2026)
par: Qiu, Yunzhong, et autres
Publié: (2026)
TripCast: Pre-training of Masked 2D Transformers for Trip Time Series Forecasting
par: Liao, Yuhua, et autres
Publié: (2024)
par: Liao, Yuhua, et autres
Publié: (2024)
In-context Pre-trained Time-Series Foundation Models adapt to Unseen Tasks
par: Xu, Shangqing, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Shangqing, et autres
Publié: (2026)
TimelyGPT: Extrapolatable Transformer Pre-training for Long-term Time-Series Forecasting in Healthcare
par: Song, Ziyang, et autres
Publié: (2023)
par: Song, Ziyang, et autres
Publié: (2023)
TiMi: Empower Time Series Transformers with Multimodal Mixture of Experts
par: Lin, Jiafeng, et autres
Publié: (2026)
par: Lin, Jiafeng, et autres
Publié: (2026)
Transolver-3: Scaling Up Transformer Solvers to Industrial-Scale Geometries
par: Zhou, Hang, et autres
Publié: (2026)
par: Zhou, Hang, et autres
Publié: (2026)
LOST: Low-rank and Sparse Pre-training for Large Language Models
par: Li, Jiaxi, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Jiaxi, et autres
Publié: (2025)
On the Blessing of Pre-training in Weak-to-Strong Generalization
par: Yao, Wei, et autres
Publié: (2026)
par: Yao, Wei, et autres
Publié: (2026)
CogDPM: Diffusion Probabilistic Models via Cognitive Predictive Coding
par: Chen, Kaiyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Kaiyuan, et autres
Publié: (2024)
RoPINN: Region Optimized Physics-Informed Neural Networks
par: Wu, Haixu, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Haixu, et autres
Publié: (2024)
HelmFluid: Learning Helmholtz Dynamics for Interpretable Fluid Prediction
par: Xing, Lanxiang, et autres
Publié: (2023)
par: Xing, Lanxiang, et autres
Publié: (2023)
SuPreME: A Supervised Pre-training Framework for Multimodal ECG Representation Learning
par: Cai, Mingsheng, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Mingsheng, et autres
Publié: (2025)
Geometric and Dynamic Scaling in Deep Transformers
par: Su, Haoran, et autres
Publié: (2026)
par: Su, Haoran, et autres
Publié: (2026)
Measuring Pre-training Data Quality without Labels for Time Series Foundation Models
par: Wen, Songkang, et autres
Publié: (2024)
par: Wen, Songkang, et autres
Publié: (2024)
UniMTS: Unified Pre-training for Motion Time Series
par: Zhang, Xiyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Xiyuan, et autres
Publié: (2024)
Brep2Shape: Boundary and Shape Representation Alignment via Self-Supervised Transformers
par: Sun, Yuanxu, et autres
Publié: (2026)
par: Sun, Yuanxu, et autres
Publié: (2026)
TimeSeriesScientist: A General-Purpose AI Agent for Time Series Analysis
par: Zhao, Haokun, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Haokun, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Timer-XL: Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2024) -
AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models
par: Liu, Yong, et autres
Publié: (2024) -
DiTS: Multimodal Diffusion Transformers Are Time Series Forecasters
par: Zhang, Haoran, et autres
Publié: (2026) -
TimesBERT: A BERT-Style Foundation Model for Time Series Understanding
par: Zhang, Haoran, et autres
Publié: (2025) -
CoRA: Covariate-Aware Adaptation of Time Series Foundation Models
par: Qin, Guo, et autres
Publié: (2025)