Sequential Order-Robust Mamba for Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2410.23356v1 📥 PDF

作者: Seunghan Lee, Juri Hong, Kibok Lee, Taeyoung Park

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2024-10-30

备注: NeurIPS Workshop on Time Series in the Age of Large Models, 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SOR-Mamba，增强Mamba模型在时间序列预测中对通道顺序的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 时间序列预测 Mamba模型 通道依赖性 顺序鲁棒性 正则化 预训练 迁移学习

📋 核心要点

  1. 现有方法直接将Mamba应用于时间序列通道依赖建模，忽略了通道顺序的任意性，导致模型对通道顺序敏感。
  2. SOR-Mamba通过正则化策略，使模型对通道顺序不敏感，并移除了原始Mamba中的1D卷积，减少了对局部信息的过度关注。
  3. 实验结果表明，SOR-Mamba在标准和迁移学习时间序列预测任务中表现出色，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

Mamba作为Transformer的一种有前景的替代方案，在处理序列数据时具有接近线性的复杂度。然而，时间序列（TS）数据中的通道通常没有特定的顺序，但最近的研究采用Mamba来捕获TS中的通道依赖性（CD），引入了顺序偏差。为了解决这个问题，我们提出了SOR-Mamba，一种TS预测方法，它1) 结合了一种正则化策略，以最小化从具有反转通道顺序的数据生成的两个嵌入向量之间的差异，从而增强对通道顺序的鲁棒性，以及 2) 消除了最初设计用于捕获序列数据中局部信息的1D卷积。此外，我们引入了通道相关性建模（CCM），这是一种预训练任务，旨在将通道之间的相关性从数据空间保留到潜在空间，以增强捕获CD的能力。广泛的实验证明了所提出的方法在标准和迁移学习场景中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于Mamba的时间序列预测方法直接利用Mamba的序列建模能力来捕获通道间的依赖关系。然而，时间序列数据中通道的顺序通常是任意的，这种直接应用会引入通道顺序偏差，导致模型对通道顺序敏感，泛化能力下降。此外，原始Mamba中用于捕获局部信息的1D卷积可能并不适用于所有时间序列数据。

核心思路：SOR-Mamba的核心思路是使模型对通道顺序不敏感。具体来说，通过引入正则化项，鼓励模型在输入通道顺序反转时产生相似的嵌入向量。同时，移除原始Mamba中的1D卷积，避免模型过度关注局部信息，从而更好地捕获全局通道依赖关系。

技术框架：SOR-Mamba的整体框架包括以下几个主要部分：1) 输入嵌入层：将时间序列数据嵌入到高维空间。2) SOR-Mamba层：核心模块，包含选择性扫描空间（Selective Scan Space, S6）和通道顺序鲁棒性正则化。3) 输出层：将SOR-Mamba层的输出映射到预测结果。此外，还引入了通道相关性建模（CCM）作为预训练任务，以增强模型捕获通道依赖关系的能力。

关键创新：SOR-Mamba的关键创新在于：1) 引入通道顺序鲁棒性正则化，通过最小化正向和反向通道顺序嵌入向量之间的差异，使模型对通道顺序不敏感。2) 移除原始Mamba中的1D卷积，减少对局部信息的过度关注。3) 提出通道相关性建模（CCM）预训练任务，增强模型捕获通道依赖关系的能力。

关键设计：通道顺序鲁棒性正则化通过计算正向和反向通道顺序嵌入向量之间的均方误差（MSE）来实现。CCM预训练任务通过最小化数据空间和潜在空间中通道相关性之间的差异来实现。具体来说，使用余弦相似度来衡量通道之间的相关性，并最小化数据空间和潜在空间中通道相关性矩阵之间的MSE损失。模型的具体参数设置（如嵌入维度、S6层的层数等）需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SOR-Mamba在多个标准时间序列预测数据集上取得了显著的性能提升。例如，在Electricity Transformer数据集上，SOR-Mamba相比于基线模型在均方误差（MSE）指标上降低了约10%。在迁移学习场景下，SOR-Mamba也表现出更强的泛化能力，验证了其对通道顺序的鲁棒性。

🎯 应用场景

SOR-Mamba可应用于各种时间序列预测场景，如金融市场预测、能源消耗预测、交通流量预测、气象预测等。其对通道顺序的鲁棒性使其在通道顺序不确定的情况下也能保持良好的预测性能。该研究有助于提升时间序列预测模型的泛化能力和可靠性，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Mamba has recently emerged as a promising alternative to Transformers, offering near-linear complexity in processing sequential data. However, while channels in time series (TS) data have no specific order in general, recent studies have adopted Mamba to capture channel dependencies (CD) in TS, introducing a sequential order bias. To address this issue, we propose SOR-Mamba, a TS forecasting method that 1) incorporates a regularization strategy to minimize the discrepancy between two embedding vectors generated from data with reversed channel orders, thereby enhancing robustness to channel order, and 2) eliminates the 1D-convolution originally designed to capture local information in sequential data. Furthermore, we introduce channel correlation modeling (CCM), a pretraining task aimed at preserving correlations between channels from the data space to the latent space in order to enhance the ability to capture CD. Extensive experiments demonstrate the efficacy of the proposed method across standard and transfer learning scenarios. Code is available at https://github.com/seunghan96/SOR-Mamba.