論文の概要: If You Like It, GAN It. Probabilistic Multivariate Times Series Forecast With GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01181v1
• Date: Sun, 3 May 2020 20:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 06:59:02.840243
• Title: If You Like It, GAN It. Probabilistic Multivariate Times Series Forecast With GAN
• Title（参考訳）: 気に入ったなら、GAN It。 GANによる確率的多変量時系列予測
• Authors: Alireza Koochali, Andreas Dengel, Sheraz Ahmed
• Abstract要約: 本稿では,時系列予測の新しい確率モデルであるProbCastを紹介する。 我々は、条件付きGANフレームワークを使用して、敵の訓練でモデルをトレーニングする。 電力消費データセットと交換レートデータセットの2つのデータセット上で実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.557646286040063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The contribution of this paper is two-fold. First, we present ProbCast - a novel probabilistic model for multivariate time-series forecasting. We employ a conditional GAN framework to train our model with adversarial training. Second, we propose a framework that lets us transform a deterministic model into a probabilistic one with improved performance. The motivation of the framework is to either transform existing highly accurate point forecast models to their probabilistic counterparts or to train GANs stably by selecting the architecture of GAN's component carefully and efficiently. We conduct experiments over two publicly available datasets namely electricity consumption dataset and exchange-rate dataset. The results of the experiments demonstrate the remarkable performance of our model as well as the successful application of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: この論文の貢献は2つある。 まず,多変量時系列予測のための新しい確率モデル probcast を提案する。 我々は、条件付きGANフレームワークを使用して、敵の訓練でモデルをトレーニングする。 第二に, 決定論的モデルを確率的モデルに変換し, 性能を向上させるフレームワークを提案する。 フレームワークの動機は、既存の高精度なポイント予測モデルを確率論的モデルに変換するか、GANのコンポーネントのアーキテクチャを慎重にかつ効率的に選択することで、安定してGANを訓練することである。 電力消費データセットと交換レートデータセットの2つの公開データセットについて実験を行った。 実験の結果から,提案手法の優れた性能と,提案フレームワークの応用性が示された。

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