TIME - FFM:探索时序预测任务上的联邦学习框架

发布时间:2026/7/20 20:26:24

TIME - FFM:探索时序预测任务上的联邦学习框架
如有侵权或其他问题,欢迎留言联系更正或删除。出处:NIPS 2024代码:GitHub - yuppielqx/Time-FFM一 提出动机1. 贡献:(1)首次尝试:利用 LMs 的序列推理潜力,构建用于时间序列预测的联邦 FM ,避免数据泄露,守护数据隐私安全;(2) 提出 TIME - FFM,将时间序列数据与自然语言的模态对齐;自适应地确定提示以指导 LM 进行时间序列推理;(3) 引入了个性化的 FL 策略,在共享统一的时序知识、确保定制的预测结果之间取得平衡。(PS. LM - 语言模型)2. 动机:3.现存问题 及 解决方法:(1)Heterogeneous inputs:Cross-domain time series data input into the FM are heterogeneous in terms of dimensions and historical readings, posing evident difficulty to

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