論文の概要: Improving Irregularly Sampled Time Series Learning with Dense Descriptors of Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09291v1
• Date: Fri, 20 Mar 2020 14:21:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 21:57:27.291985
• Title: Improving Irregularly Sampled Time Series Learning with Dense Descriptors of Time
• Title（参考訳）: 複雑な時間記述子を用いた不規則サンプリング時系列学習の改善
• Authors: Rafael T. Sousa, Lucas A. Pereira, Anderson S. Soares
• Abstract要約: 不規則にサンプリングされた時系列による教師付き学習は、機械学習手法の課題である。 本研究では,時間埋め込み(Time Embeddings)と呼ばれる正弦波関数を用いて,タイムスタンプを高密度ベクトルとして表現する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised learning with irregularly sampled time series have been a challenge to Machine Learning methods due to the obstacle of dealing with irregular time intervals. Some papers introduced recently recurrent neural network models that deals with irregularity, but most of them rely on complex mechanisms to achieve a better performance. This work propose a novel method to represent timestamps (hours or dates) as dense vectors using sinusoidal functions, called Time Embeddings. As a data input method it and can be applied to most machine learning models. The method was evaluated with two predictive tasks from MIMIC III, a dataset of irregularly sampled time series of electronic health records. Our tests showed an improvement to LSTM-based and classical machine learning models, specially with very irregular data.
• Abstract（参考訳）: 不規則なサンプル時系列による教師付き学習は、不規則な時間間隔を扱う障害のため、機械学習手法の課題となっている。 最近、不規則性を扱うリカレントニューラルネットワークモデルを導入した論文もあるが、そのほとんどはパフォーマンス向上のために複雑なメカニズムに依存している。 本研究は、時間埋め込みと呼ばれる正弦波関数を用いて、タイムスタンプ(時間または日付)を密閉ベクトルとして表現する新しい手法を提案する。 データ入力方法として、ほとんどの機械学習モデルに適用できる。 本手法は, 電子健康記録の異常なサンプルデータであるMIMIC IIIの2つの予測タスクを用いて評価した。 LSTMベースおよび古典的機械学習モデル,特に不規則なデータに対して,本試験は改善した。

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