論文の概要: Stanza: A Nonlinear State Space Model for Probabilistic Inference in Non-Stationary Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06553v1
• Date: Thu, 11 Jun 2020 16:06:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 10:12:49.815005
• Title: Stanza: A Nonlinear State Space Model for Probabilistic Inference in Non-Stationary Time Series
• Title（参考訳）: Stanza:非定常時系列における確率的推論のための非線形状態空間モデル
• Authors: Anna K. Yanchenko and Sayan Mukherjee
• Abstract要約: 本研究では,非線形非定常状態空間モデルであるStanzaを提案する。 Stanzaは、特にマルチステップの事前予測において、現実世界のデータセット上の深層LSTMと競合する予測精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.332560004325655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series with long-term structure arise in a variety of contexts and capturing this temporal structure is a critical challenge in time series analysis for both inference and forecasting settings. Traditionally, state space models have been successful in providing uncertainty estimates of trajectories in the latent space. More recently, deep learning, attention-based approaches have achieved state of the art performance for sequence modeling, though often require large amounts of data and parameters to do so. We propose Stanza, a nonlinear, non-stationary state space model as an intermediate approach to fill the gap between traditional models and modern deep learning approaches for complex time series. Stanza strikes a balance between competitive forecasting accuracy and probabilistic, interpretable inference for highly structured time series. In particular, Stanza achieves forecasting accuracy competitive with deep LSTMs on real-world datasets, especially for multi-step ahead forecasting.
• Abstract（参考訳）: 長期構造を持つ時系列は様々な文脈で発生し、この時間構造を捉えることは、推論と予測設定の両方において、時系列解析において重要な課題である。 伝統的に、状態空間モデルは潜在空間における軌道の不確実性推定に成功している。 最近では、深層学習、注目に基づくアプローチがシーケンスモデリングの最先端技術を実現しているが、それを行うには大量のデータとパラメータが必要となることが多い。 本研究では,非線形非定常状態空間モデルであるStanzaを提案する。 スタンザは競争予測精度と高度に構造化された時系列に対する確率論的、解釈可能な推論のバランスをとる。 特にStanzaは,実世界のデータセット上での深層LSTMと競合する予測精度を実現している。

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