論文の概要: Conditional Sig-Wasserstein GANs for Time Series Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05421v2
• Date: Wed, 11 Oct 2023 20:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 16:00:27.780899
• Title: Conditional Sig-Wasserstein GANs for Time Series Generation
• Title（参考訳）: 時系列生成のための条件付きSig-Wasserstein GAN
• Authors: Shujian Liao, Hao Ni, Lukasz Szpruch, Magnus Wiese, Marc Sabate-Vidales and Baoren Xiao
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、高次元の確率測度からサンプルを生成するのに非常に成功した。 これらの手法は時系列データによって誘導される関節確率分布の時間的依存を捉えるのに苦労する。 時系列データストリームはターゲット空間の次元を大幅に増加させ、生成的モデリングが不可能になる可能性がある。 本稿では,Wasserstein-GANを数学的原理と効率的な経路特徴抽出と統合した汎用条件付きSig-WGANフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.593063679921109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative adversarial networks (GANs) have been extremely successful in generating samples, from seemingly high dimensional probability measures. However, these methods struggle to capture the temporal dependence of joint probability distributions induced by time-series data. Furthermore, long time-series data streams hugely increase the dimension of the target space, which may render generative modelling infeasible. To overcome these challenges, motivated by the autoregressive models in econometric, we are interested in the conditional distribution of future time series given the past information. We propose the generic conditional Sig-WGAN framework by integrating Wasserstein-GANs (WGANs) with mathematically principled and efficient path feature extraction called the signature of a path. The signature of a path is a graded sequence of statistics that provides a universal description for a stream of data, and its expected value characterises the law of the time-series model. In particular, we develop the conditional Sig-$W_1$ metric, that captures the conditional joint law of time series models, and use it as a discriminator. The signature feature space enables the explicit representation of the proposed discriminators which alleviates the need for expensive training. We validate our method on both synthetic and empirical dataset and observe that our method consistently and significantly outperforms state-of-the-art benchmarks with respect to measures of similarity and predictive ability.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は、高次元の確率測度からサンプルを生成することに成功している。 しかし,これらの手法は時系列データによる共同確率分布の時間的依存を捉えるのに苦慮している。 さらに、長い時系列データストリームはターゲット空間の次元を大きく増加させ、生成モデリングが不可能になる可能性がある。 これらの課題を克服するために,econometricにおける自己回帰モデルに動機づけられ,過去の情報から得られた将来の時系列の条件分布に関心を寄せる。 本稿では,Wasserstein-GANs(WGANs)を,経路のシグネチャと呼ばれる数学的に原理的かつ効率的な経路特徴抽出と統合することにより,汎用的な条件付きSig-WGANフレームワークを提案する。 パスのシグネチャは、データストリームの普遍的な記述を提供する統計のグレード化されたシーケンスであり、その期待値は時系列モデルの法則を特徴づける。 特に、時系列モデルの条件付きジョイント則を捉える条件付きSig-$W_1$メトリックを開発し、それを判別器として利用する。 署名機能空間は、高価なトレーニングの必要性を軽減するために提案された識別器の明示的な表現を可能にする。 本手法は,合成データと実験データの両方で検証を行い,類似性と予測能力の尺度において,最先端のベンチマークを一貫して著しく上回っていることを検証した。

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