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Article summary:
1. 本文提出了一种基于Transformer的多变量时间序列预测和自监督表示学习的高效设计方法。该方法通过将时间序列分割成子系列级别的补丁，并将其作为输入令牌提供给Transformer，实现了通道独立性，其中每个通道包含一个单变量时间序列，共享相同的嵌入和Transformer权重。这种补丁设计具有三重好处：保留了嵌入中的局部语义信息；在相同的回溯窗口下，注意力图的计算和内存使用量呈二次减少；模型可以关注更长的历史数据。
2. 作者提出的通道独立补丁时间序列Transformer（PatchTST）在与现有最先进的基于Transformer模型相比较时，显著提高了长期预测准确性。
3. 作者还将他们的模型应用于自监督预训练任务，并取得了出色的微调性能，超过了大规模数据集上的监督训练。将经过掩码预训练表示迁移到其他数据集上也产生了最先进的预测准确性。
Article analysis:
对于上述文章的详细批判性分析，需要先阅读全文并进行深入研究。由于只提供了文章的标题和摘要，并没有提供全文内容，因此无法对其进行具体的批判性分析。请提供完整的文章内容以便进行进一步分析和讨论。