arXiv · AI· Lei Gao, Hengda Bao, Jingfei Fang, Guangzheng Wu, Weihua Zhou, Yun Zhou·· 16 小时前AI 评分23
Li-Net 利用稀疏注意力实现高效多通道时间序列预测
Accurate and Efficient Multi-Channel Time Series Forecasting via Sparse Attention Mechanism
AI 导读
论文提出线性网络 Li-Net，用于多通道时间序列预测。该架构通过稀疏 Top-K Softmax 注意力机制和可配置非线性模块，捕获通道间的线性与非线性依赖关系。 Li-Net 在多模态嵌入引导下聚焦信息丰富的时间步和特征通道。实验显示，其在多个基准数据集上性能具有竞争力，且具备更低的内存使用和更快的推理速度。 该成果已被 ICDE 2026 接收。
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