Seg-MoE: Multi-Resolution Segment-wise Mixture-of-Experts for Time Series Forecasting Transformers
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ortigossa, Evandro S., Segal, Eran |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
MoHETS: Long-term Time Series Forecasting with Mixture-of-Heterogeneous-Experts
di: Ortigossa, Evandro S., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ortigossa, Evandro S., et al.
Pubblicazione: (2026)
Time-MoE: Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts
di: Shi, Xiaoming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Xiaoming, et al.
Pubblicazione: (2024)
MP-MoE: Matrix Profile-Guided Mixture of Experts for Precipitation Forecasting
di: Tran, Huyen Ngoc, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tran, Huyen Ngoc, et al.
Pubblicazione: (2026)
MoE++: Accelerating Mixture-of-Experts Methods with Zero-Computation Experts
di: Jin, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
SDG-MoE: Signed Debate Graph Mixture-of-Experts
di: Kulibaba, Stepan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kulibaba, Stepan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mixture of Experts (MoE): A Big Data Perspective
di: Gan, Wensheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gan, Wensheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Elastic MoE: Unlocking the Inference-Time Scalability of Mixture-of-Experts
di: Gu, Naibin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gu, Naibin, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoFE-Time: Mixture of Frequency Domain Experts for Time-Series Forecasting Models
di: Liu, Yiwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yiwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
PWC-MoE: Privacy-Aware Wireless Collaborative Mixture of Experts
di: Su, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Su, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
M$^2$FMoE: Multi-Resolution Multi-View Frequency Mixture-of-Experts for Extreme-Adaptive Time Series Forecasting
di: Huang, Yaohui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Yaohui, et al.
Pubblicazione: (2026)
$μ$-MoE: Test-Time Pruning as Micro-Grained Mixture-of-Experts
di: Koike-Akino, Toshiaki, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Koike-Akino, Toshiaki, et al.
Pubblicazione: (2025)
Wavelet Mixture of Experts for Time Series Forecasting
di: Zhou, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
WaveMoE: A Wavelet-Enhanced Mixture-of-Experts Foundation Model for Time Series Forecasting
di: Wu, Shunyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Shunyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
EAC-MoE: Expert-Selection Aware Compressor for Mixture-of-Experts Large Language Models
di: Chen, Yuanteng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yuanteng, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoDEx: Mixture of Depth-specific Experts for Multivariate Long-term Time Series Forecasting
di: Yoon, Hyekyung, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yoon, Hyekyung, et al.
Pubblicazione: (2026)
MoE-DisCo:Low Economy Cost Training Mixture-of-Experts Models
di: Ye, Xin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Xin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Flex-MoE: Modeling Arbitrary Modality Combination via the Flexible Mixture-of-Experts
di: Yun, Sukwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yun, Sukwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
MoE-Health: A Mixture of Experts Framework for Robust Multimodal Healthcare Prediction
di: Wang, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
LeMoLE: LLM-Enhanced Mixture of Linear Experts for Time Series Forecasting
di: Zhang, Lingzheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Lingzheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
AME-TS: Anchored Mixture-of-Experts for Time Series Forecasting
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mixture-of-Linear-Experts for Long-term Time Series Forecasting
di: Ni, Ronghao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ni, Ronghao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Symphony-MoE: Harmonizing Disparate Pre-trained Models into a Coherent Mixture-of-Experts
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
DA-MoE: Addressing Depth-Sensitivity in Graph-Level Analysis through Mixture of Experts
di: Yao, Zelin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Zelin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Alloc-MoE: Budget-Aware Expert Activation Allocation for Efficient Mixture-of-Experts Inference
di: Liu, Baihui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Baihui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mamba or Transformer for Time Series Forecasting? Mixture of Universals (MoU) Is All You Need
di: Peng, Sijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Sijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint MoE Scaling Laws: Mixture of Experts Can Be Memory Efficient
di: Ludziejewski, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ludziejewski, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of Experts
di: Pióro, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pióro, Maciej, et al.
Pubblicazione: (2024)
MoE-I$^2$: Compressing Mixture of Experts Models through Inter-Expert Pruning and Intra-Expert Low-Rank Decomposition
di: Yang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
RQ-MoE: Residual Quantization via Mixture of Experts for Efficient Input-Dependent Vector Compression
di: Zhong, Zhengjia, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhong, Zhengjia, et al.
Pubblicazione: (2026)
TT-LoRA MoE: Unifying Parameter-Efficient Fine-Tuning and Sparse Mixture-of-Experts
di: Kunwar, Pradip, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kunwar, Pradip, et al.
Pubblicazione: (2025)
L-MoE: End-to-End Training of a Lightweight Mixture of Low-Rank Adaptation Experts
di: Ji, Shihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ji, Shihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Input Domain Aware MoE: Decoupling Routing Decisions from Task Optimization in Mixture of Experts
di: Hua, Yongxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hua, Yongxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploiting the Experts: Unauthorized Compression in MoE-LLMs
di: Neogi, Pinaki Prasad Guha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Neogi, Pinaki Prasad Guha, et al.
Pubblicazione: (2025)
SST: Multi-Scale Hybrid Mamba-Transformer Experts for Time Series Forecasting
di: Xu, Xiongxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Xiongxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Ada-MoGE: Adaptive Mixture of Gaussian Expert Model for Time Series Forecasting
di: Ni, Zhenliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ni, Zhenliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoGU: Mixture-of-Gaussians with Uncertainty-based Gating for Time Series Forecasting
di: Aviv, Gilad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aviv, Gilad, et al.
Pubblicazione: (2025)
SD-MoE: Spectral Decomposition for Effective Expert Specialization
di: Huang, Ruijun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Ruijun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Expert Divergence Learning for MoE-based Language Models
di: Li, Jiaang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Jiaang, et al.
Pubblicazione: (2026)
I2MoE: Interpretable Multimodal Interaction-aware Mixture-of-Experts
di: Xin, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xin, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2025)
BrainNet-MoE: Brain-Inspired Mixture-of-Experts Learning for Neurological Disease Identification
di: Zhang, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
MoHETS: Long-term Time Series Forecasting with Mixture-of-Heterogeneous-Experts
di: Ortigossa, Evandro S., et al.
Pubblicazione: (2026) -
Time-MoE: Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts
di: Shi, Xiaoming, et al.
Pubblicazione: (2024) -
MP-MoE: Matrix Profile-Guided Mixture of Experts for Precipitation Forecasting
di: Tran, Huyen Ngoc, et al.
Pubblicazione: (2026) -
MoE++: Accelerating Mixture-of-Experts Methods with Zero-Computation Experts
di: Jin, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
SDG-MoE: Signed Debate Graph Mixture-of-Experts
di: Kulibaba, Stepan, et al.
Pubblicazione: (2026)