HTV-Transの階層構造は、複雑な時間依存関係を捉える上で重要な役割を果たします。この階層的なアーキテクチャでは、異なるスケールで非定常性情報をキャプチャし、多様な時間依存関係と変動を取り込むことが可能です。各レイヤーが異なる視点から入力時系列の分布情報を学習することにより、オリジナルシリーズのロバストかつ非定常性のある表現が得られます。これにより、モデルは複雑で長期間にわたる時間依存関係を効果的に処理し、予測タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。