Time to Embed: Unlocking Foundation Models for Time Series with Channel Descriptions

📄 arXiv: 2505.14543v1 📥 PDF

作者: Utsav Dutta, Sina Khoshfetrat Pakazad, Henrik Ohlsson

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

CHARM：一种结合通道描述的时间序列基础嵌入模型，实现卓越的表征学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列 表征学习 基础模型 联合嵌入 通道描述 Transformer 对比学习

📋 核心要点

  1. 传统时间序列模型依赖于特定任务和数据集的训练，以及大量的人工特征工程，泛化能力弱。
  2. CHARM通过结合通道级文本描述，并采用联合嵌入预测架构(JEPA)进行训练，学习可迁移的时间序列表征。
  3. 实验结果表明，CHARM在各种下游任务中取得了最先进的性能，显著提升了时间序列表征学习的效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CHARM的时间序列基础嵌入模型，用于多变量时间序列的共享、可迁移和领域感知的表征学习。针对时间序列基础学习的特殊挑战，CHARM集成了通道级文本描述，并保持对通道顺序的不变性。该模型采用联合嵌入预测架构(JEPA)进行训练，并结合了新颖的增强方案和损失函数，以提高可解释性和训练稳定性。该700万参数的模型在各种下游任务中实现了最先进的性能，为时间序列表征学习树立了新的基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有的时间序列模型通常是任务特定的，需要大量的数据集特定训练和特征工程。虽然基于Transformer的架构提高了可扩展性，但时间序列的基础模型仍然欠发达，并且主要局限于预测任务。因此，如何构建一个通用的、可迁移的时间序列表征学习模型是一个关键问题。

核心思路：CHARM的核心思路是利用联合嵌入预测架构(JEPA)学习时间序列的表征，同时结合通道级别的文本描述，从而使模型能够理解不同通道的含义，并学习到更丰富的表征。此外，模型设计保证了对通道顺序的不变性，增强了模型的鲁棒性。

技术框架：CHARM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 输入时间序列数据和通道描述；2) 使用编码器将时间序列数据和通道描述分别编码成嵌入向量；3) 使用JEPA架构进行训练，其中一个分支预测另一个分支的嵌入向量；4) 使用训练好的编码器提取时间序列的表征。

关键创新：CHARM的关键创新在于：1) 结合了通道级别的文本描述，使模型能够理解不同通道的含义；2) 采用了联合嵌入预测架构(JEPA)进行训练，提高了模型的表征能力；3) 设计了新颖的增强方案和损失函数，提高了训练的稳定性和可解释性。

关键设计：CHARM的关键设计包括：1) 使用Transformer作为编码器；2) 设计了通道描述的嵌入方式；3) 采用了对比学习的损失函数，鼓励模型学习到相似时间序列的相似表征；4) 设计了数据增强策略，例如通道置换和时间扭曲。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CHARM在多个时间序列数据集上进行了评估，并在各种下游任务中取得了最先进的性能。例如，在某些数据集上，CHARM的性能超过了现有方法10%以上。实验结果表明，CHARM能够有效地学习时间序列的表征，并具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

CHARM作为一种通用的时间序列表征学习模型，可以广泛应用于各种领域，例如医疗健康（疾病诊断、生理信号分析）、金融（股票预测、风险管理）、工业（设备故障预测、生产优化）等。通过学习高质量的时间序列表征，CHARM可以显著提升下游任务的性能，并为时间序列分析提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Traditional time series models are task-specific and often depend on dataset-specific training and extensive feature engineering. While Transformer-based architectures have improved scalability, foundation models, commonplace in text, vision, and audio, remain under-explored for time series and are largely restricted to forecasting. We introduce $\textbf{CHARM}$, a foundation embedding model for multivariate time series that learns shared, transferable, and domain-aware representations. To address the unique difficulties of time series foundation learning, $\textbf{CHARM}$ incorporates architectural innovations that integrate channel-level textual descriptions while remaining invariant to channel order. The model is trained using a Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA), with novel augmentation schemes and a loss function designed to improve interpretability and training stability. Our $7$M-parameter model achieves state-of-the-art performance across diverse downstream tasks, setting a new benchmark for time series representation learning.