PatchTST のイラスト (+ トイモデル実装)

Qiita / 4/12/2026

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Key Points

PatchTSTはTransformerを時系列予測向けに改修し、各時系列チャネルを固定長の重複パッチに分割してトークン化することで特徴抽出を行います。
チャネルごとに共通の重みで処理する設計により、チャネル間の学習を効率化しつつ汎化を狙う構成になっています。
記事ではPatchTSTの概念説明に加え、「トイモデル実装」として小規模な実装例を通して考え方を具体化しています。
タグとして機械学習・ニューラルネットワーク・深層学習・時系列予測・Transformerが示され、時系列領域でのTransformer応用（パッチ化/トークン化）が主題です。

Transformer を時系列予測向けに改修した恰好をしているが、時系列の各チャネルを固定長の重複パッチに分割してトークンとし、チャネル別に共通の重みで処理する (リポジトリ実装では重みを独立にすることも可) エンコーダのみからなる PatchTST (Yuqi Nie ...

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