この記事では、Adapformerという新しいフレームワークを紹介しています。これは多変量時系列予測（MTSF）において、従来のチャネル独立（CI）およびチャネル依存（CD）手法の欠点を解決するために設計されています。CI手法は異なるチャネル間の相互作用を活かせず、一方でCD手法は過剰な情報を取り入れがちで、モデルの過学習や予測の効率性を損なう可能性があります。Adapformerは、適応型チャネル強化器（ACE）と適応型チャネル予測器（ACF）という二段階のエンコーダーデコーダーアーキテクチャを組み込んでおり、重要な依存関係を選択的に取り入れながらトークン表現を改善し、最も関連性の高い共変量に焦点を当てることで予測精度を向上させます。多様なデータセットでの rigorなテストを通じて、Adapformerは優れた性能を示し、従来のモデルに対して予測精度と計算効率の両方を向上させることが確認され、MTSFにおける最先端技術と位置付けられています。