## 定義 TSMixer(Vijay et al. 2023, ACM SIGKDD)は、MLP-Mixer ブロックを用いた軽量な多変量時系列予測モデルである。入力時系列を固定長ウィンドウにパッチ化し、gated MLP による変換と permutation を繰り返す。チャネル独立(channel-independent)戦略を基本とし、全チャネルで重みを共有してグローバルな単変量モデルとして扱うことで暗黙的にチャネル相関を考慮する。これに加え、チャネル間相関を明示的にモデリングする channel-reconciliation head を備えた TSMixer-CC(cross-channel)変種があり、こちらがより高い予測精度を達成する latest SOTA として位置づけられる。(Source: [[@2023__arXiv__AutoMixer for Improved Multivariate Time-Series Forecasting on Business and IT Observability Data]]) ## 横断的知見 - （このページはまだ単一ソースのみに基づく。2 ソース目以降で横断的知見を蓄積する。） ## 未解決の問い - TSMixer と TSMixer-CC の性能差(チャネル独立 vs 明示的チャネル相関モデリング)は、BizITObs のような「一部のチャネル間相関はノイズ」というデータ特性下でどこまで頑健か。[[AutoMixer]] はチャネル圧縮によってこの課題に対処するが、TSMixer 自体の channel-reconciliation head 側での対処法は本文からは詳述されない。([[@2023__arXiv__AutoMixer for Improved Multivariate Time-Series Forecasting on Business and IT Observability Data]]) - [[Tiny Time Mixers (TTM)]] は TSMixer を軽量 backbone として継承しているとされるが、TSMixer 原論文(Vijay et al. 2023)自体は本 wiki に未取り込みのため、TSMixer → AutoMixer / TTM への具体的な設計継承の詳細は未確認。 ## 関連 - 参照元(backbone として採用): [[@2023__arXiv__AutoMixer for Improved Multivariate Time-Series Forecasting on Business and IT Observability Data]] - 拡張: [[AutoMixer]] - 関連概念: [[多変量時系列予測]] - 開発元: [[IBM Research]] ## 出典 - [[@2023__arXiv__AutoMixer for Improved Multivariate Time-Series Forecasting on Business and IT Observability Data]]