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XLSTMTime：用 xLSTM 进行长期时间序列预测
XLSTMTime: Long-Term Time Series Forecasting with xLSTM
进阶 · 约 60 分钟读完前置知识：LSTM 基础、时间序列预测、Transformer 基础
导读
这篇论文提出 XLSTMTime，将 xLSTM（一种改进的长短期记忆网络架构）应用于多变量长期时间序列预测任务，声称相比主流的 Transformer 类模型有更好的表现。论文背景是近年来 Transformer 在该领域占据主导地位，作者尝试用 xLSTM 这一新架构替代之。
HN 关注点：深度学习（尤其是 Transformer）模型在时间序列预测上是否真的优于传统方法，以及新架构 xLSTM 的实际价值。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 1 补充 2
质疑质疑 Transformer 类模型在时间序列预测上是否真的优于传统方法
「近年来基于 Transformer 的模型在多变量长期时间序列预测中备受瞩目」——确实备受瞩目，但它们总体上真的比非深度学习模型更好吗？我的理解是并非如此，不过我不太跟进这个领域。
carbocation查看英文原文
> In recent years, transformer-based models have gained prominence in multivariate long-term time series forecasting Prominence, yes. But are they generally better than non-deep learning models? My understanding was that this is not the case, but I don't follow this field closely.
补充指出真正顶尖的时间序列模型藏在金融机构内部，不公开
最好的深度学习时间序列模型都是对冲基金内部的闭源模型。
greatpostman查看英文原文
The best deep learning time series models are closed source inside hedge funds.
补充询问该方法是否仅限于预测，能否用于时间序列事件分类
它被宣传为预测工具，那么是否不适用于时间序列中的事件分类任务？
Dowwie查看英文原文
marketed as a forecasting tool, so is this not applicable to event classification in time series?
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历次讨论
- 2024Hacker News 讨论帖231 分 · 53 评
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