Buchumschlag

Frozen in Time: Parameter-Efficient Time Series Transformers via Reservoir-Induced Feature Expansion and Fixed Random Dynamics

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Singh, Pradeep, Sharma, Mehak, Dey, Anupriya, Raman, Balasubramanian
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

Turning Time Into Shapes: A Point‐Cloud Framework With Chaotic Signatures for Time Series
von: Pradeep Singh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dual‐Branch Spectral‐Trend Attention Network With Gated Flux–Momentum Decomposition for Multiscale Financial Time‐Series Forecasting
von: Pradeep Singh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HypER: Hyperbolic Echo State Networks for Capturing Stretch-and-Fold Dynamics in Chaotic Flows
von: Singh, Pradeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Echo State Networks as State-Space Models: A Systems Perspective
von: Singh, Pradeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One-for-All: A Lightweight Stabilized and Parameter-Efficient Pre-trained LLM for Time Series Forecasting
von: Dey, Prasanjit, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Prediction of Unobserved Bifurcation by Unsupervised Extraction of Slowly Time-Varying System Parameter Dynamics from Time Series Using Reservoir Computing
von: Tokuda, Keita, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Novel Reservoir Computing Framework for Chaotic Time Series Prediction Using Time Delay Embedding and Random Fourier Features
von: Laha, S. K.
Veröffentlicht: (2025)

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

Feature Optimization for Time Series Forecasting via Novel Randomized Uphill Climbing
von: Van Thanh, Nguyen
Veröffentlicht: (2025)

Deterministic Reservoir Computing for Chaotic Time Series Prediction
von: Viehweg, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accurate Parameter-Efficient Test-Time Adaptation for Time Series Forecasting
von: Medeiros, Heitor R., et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Role of Inductive Bias in Time-Series Pretraining: A Case Study in Learning Generalizable Representations for Clinical Time Series
von: Dey, Sharmita, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Kairos: Toward Adaptive and Parameter-Efficient Time Series Foundation Models
von: Feng, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Efficient Large Scale Spatial-Temporal Time Series Forecasting via Improved Inverted Transformers
von: Sun, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time-Series Forecasting via Topological Information Supervised Framework with Efficient Topological Feature Learning
von: Lin, ZiXin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PSformer: Parameter-efficient Transformer with Segment Attention for Time Series Forecasting
von: Wang, Yanlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Feature to Dynamics: Feature-space to Autoregression strategy for Zero-shot Time Series Forecasting
von: Wu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Source-Free Time-Series Adaptation via Parameter Subspace Disentanglement
von: Patel, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Randomized Smoothing from the Perspective of Scalability
von: Kumari, Anupriya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Minimal Time Series Transformer
von: Kämäräinen, Joni-Kristian
Veröffentlicht: (2025)

Rough Transformers for Continuous and Efficient Time-Series Modelling
von: Moreno-Pino, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ResCP: Reservoir Conformal Prediction for Time Series Forecasting
von: Neglia, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic Long-Term Time-Series Forecasting via Meta Transformer Networks
von: Ma'sum, Muhammad Anwar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Time-Transformer: Integrating Local and Global Features for Better Time Series Generation (Extended Version)
von: Liu, Yuansan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Exact Recovery of Non-Random Missing Multidimensional Time Series via Temporal Isometric Delay-Embedding Transform
von: Shu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Growing Transformers: Modular Composition and Layer-wise Expansion on a Frozen Substrate
von: Bochkov, A.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Real-Time Aircraft ETA Prediction via Feature Tokenization Transformer
von: Huang, Liping, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Memristive-Friendly Reservoir Computing for Time Series Classification
von: Horuz, Coşku Can, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transformer Conformal Prediction for Time Series
von: Lee, Junghwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hardware-Friendly Delayed-Feedback Reservoir for Multivariate Time-Series Classification
von: Ikeda, Sosei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QuaRK: A Quantum Reservoir Kernel for Time Series Learning
von: Aaraba, Abdallah, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Ister: Linear Transformer for Efficient Multivariate Time Series Forecasting
von: Cao, Fanpu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FITS: Modeling Time Series with $10k$ Parameters
von: Xu, Zhijian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Disentangled Parameter-Efficient Linear Model for Long-Term Time Series Forecasting
von: Zhao, Yuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Relational Priming Improves Transformer in Multivariate Time Series
von: Lee, Hunjae, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Sparsity Level during Training for Efficient Time Series Forecasting with Transformers
von: Atashgahi, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reservoir Computing via Multi-Scale Random Fourier Features for Forecasting Fast-Slow Dynamical Systems
von: Laha, S. K.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Model Selection for Time Series Forecasting via LLMs
von: Wei, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Image Emotion Recognition: A Domain Adaptation Approach Using Facial Expressions
von: Kumar, Puneet, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Eliciting Fine-Tuned Transformer Capabilities via Inference-Time Techniques
von: Sharma, Asankhaya
Veröffentlicht: (2025)