Buchumschlag

Time to Embed: Unlocking Foundation Models for Time Series with Channel Descriptions

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Dutta, Utsav, Pakazad, Sina Khoshfetrat, Ohlsson, Henrik
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Giving Sensors a Voice: Multimodal JEPA for Semantic Time-Series Embeddings
von: Dutta, Utsav, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NEMO: Execution-Aware Optimization Modeling via Autonomous Coding Agents
von: Song, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

THEMIS: Unlocking Pretrained Knowledge with Foundation Model Embeddings for Anomaly Detection in Time Series
von: Lorik, Yadav Mahesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trend-Adjusted Time Series Models with an Application to Gold Price Forecasting
von: Kazemdehbashi, Sina
Veröffentlicht: (2026)

A Time-Series Foundation Model by Universal Delay Embedding
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-Stationarity in the Embedding Space of Time Series Foundation Models
von: Choi, Jinmyeong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Less is More: Unlocking Specialization of Time Series Foundation Models via Structured Pruning
von: Zhao, Lifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Time Series Foundation Models on Noisy Periodic Time Series
von: Gupta, Syamantak Datta
Veröffentlicht: (2025)

How Foundational are Foundation Models for Time Series Forecasting?
von: Karaouli, Nouha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TimeFound: A Foundation Model for Time Series Forecasting
von: Xiao, Congxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Time-Indexed Foundation Models the Future of Time Series Imputation?
von: Naour, Etienne Le, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time Series Foundation Models for Multivariate Financial Time Series Forecasting
von: Marconi, Ben A.
Veröffentlicht: (2025)

On the Internal Semantics of Time-Series Foundation Models
von: Pandey, Atharva, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Universal Redundancies in Time Series Foundation Models
von: Bao, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Federated Foundation Models on Heterogeneous Time Series
von: Chen, Shengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SAMformer: Unlocking the Potential of Transformers in Time Series Forecasting with Sharpness-Aware Minimization and Channel-Wise Attention
von: Ilbert, Romain, et al.
Veröffentlicht: (2024)

This Time is Different: An Observability Perspective on Time Series Foundation Models
von: Cohen, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SEMPO: Lightweight Foundation Models for Time Series Forecasting
von: He, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Time Series Foundation Models Susceptible to Catastrophic Forgetting?
von: Karaouli, Nouha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI Foundation Model for Time Series with Innovations Representation
von: Tong, Lang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating Time Series Foundation Models with Speculative Decoding
von: Subbaraman, Pranav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Investigating Compositional Reasoning in Time Series Foundation Models
von: Potosnak, Willa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring Representations and Interventions in Time Series Foundation Models
von: Wiliński, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Long-Context Time Series Foundation Models
von: Żukowska, Nina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Foundation Time Series Model: To Synthesize Or Not To Synthesize?
von: Kuvshinova, Kseniia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Foundation Models for Critical Care Time Series
von: Burger, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TimesBERT: A BERT-Style Foundation Model for Time Series Understanding
von: Zhang, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Foundation Models for Time Series: A Survey
von: Kottapalli, Siva Rama Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformers and Their Roles as Time Series Foundation Models
von: Wu, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time Series Foundation Models are Flow Predictors
von: Luca, Massimiliano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time Series Language Model for Descriptive Caption Generation
von: Trabelsi, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Channel Normalization for Time Series Channel Identification
von: Lee, Seunghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interventional Time Series Priors for Causal Foundation Models
von: Thumm, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Prompt Tuning: Adapting Frozen Univariate Time Series Foundation Models for Multivariate Healthcare Time Series
von: Liu, Mingzhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Time Series Foundation Models for Process Model Forecasting
von: Yu, Yongbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TimeRadar: A Domain-Rotatable Foundation Model for Time Series Anomaly Detection
von: He, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Time-FFM: Towards LM-Empowered Federated Foundation Model for Time Series Forecasting
von: Liu, Qingxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unlocking the Power of LSTM for Long Term Time Series Forecasting
von: Kong, Yaxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VE: Modeling Multivariate Time Series Correlation with Variate Embedding
von: Wang, Shangjiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Channel Matters: Estimating Channel Influence for Multivariate Time Series
von: Wang, Muyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)