时序＝图像？无需微调，视觉MAE跨界比肩最强时序预测大模型

主要观点总结

机器之心AIxiv专栏报道了一篇关于时间序列预测的研究，该研究由浙江大学、道富科技和Salesforce共同完成。文章介绍了研究团队发现计算机视觉模型可以有效地迁移到时序预测领域的新方法，该方法基于预训练的视觉模型进行时间序列预测。该研究提出了一种名为VisionTS的新框架，该框架无需大量时间序列数据预训练，即可实现高效的时序预测。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景与现状

文章介绍了当前时间序列预测领域的研究现状和挑战，包括LLM模型在时序预测中的局限性以及图像模型迁移的潜力。

关键观点2: 研究方法与框架

研究团队提出了一种名为VisionTS的新框架，该框架基于预训练的视觉模型进行时间序列预测。VisionTS框架采用了类似何恺明的视觉MAE模型的思想，通过提示学习的方式将时间序列预测任务转化为图像补全任务。

关键观点3: 实验效果与结果

实验结果显示，VisionTS框架在多个基准数据集上表现出色，能够在零样本情况下超越现有的时序预测基础模型，如Moirai等。

关键观点4: 研究意义与展望

该研究提出了一种创新的第三条路径，利用预训练的视觉模型构建时序预测基础模型，为时间序列预测领域带来了新的思路和方法。该研究有助于推动时间序列预测领域的变革，从传统的单数据集训练单模型转向通用预测。

文章预览

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