論文の概要: Complex Sequential Data Analysis: A Systematic Literature Review of Existing Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11572v1
• Date: Wed, 22 Jul 2020 17:53:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 22:10:34.854756
• Title: Complex Sequential Data Analysis: A Systematic Literature Review of Existing Algorithms
• Title（参考訳）: 複雑なシーケンシャルデータ分析:既存のアルゴリズムの体系的文献レビュー
• Authors: Kudakwashe Dandajena, Isabella M. Venter, Mehrdad Ghaziasgar and Reg Dodds
• Abstract要約: 本稿では、不規則なパターンを持つデータセットの分析にディープラーニングフレームワークを使うことに対する過去のアプローチについてレビューする。 従来のディープラーニング手法は、これらのデータセットを解析しようとすると、パフォーマンスが悪く、あるいは失敗する。 ディープラーニングフレームワークの性能は,平均絶対誤差とルート平均二乗誤差精度の指標を用いて評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9649642656207869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides a review of past approaches to the use of deep-learning frameworks for the analysis of discrete irregular-patterned complex sequential datasets. A typical example of such a dataset is financial data where specific events trigger sudden irregular changes in the sequence of the data. Traditional deep-learning methods perform poorly or even fail when trying to analyse these datasets. The results of a systematic literature review reveal the dominance of frameworks based on recurrent neural networks. The performance of deep-learning frameworks was found to be evaluated mainly using mean absolute error and root mean square error accuracy metrics. Underlying challenges that were identified are: lack of performance robustness, non-transparency of the methodology, internal and external architectural design and configuration issues. These challenges provide an opportunity to improve the framework for complex irregular-patterned sequential datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、離散的不規則パターンの複雑なシーケンシャルデータセットの解析にディープラーニングフレームワークを用いた過去のアプローチを概観する。 このようなデータセットの典型的な例は、特定のイベントがデータのシーケンスに突然不規則な変化を引き起こす財務データである。 従来のディープラーニング手法は、これらのデータセットを解析しようとすると、パフォーマンスが悪く、あるいは失敗する。 体系的文献レビューの結果,再帰的ニューラルネットワークに基づくフレームワークの優位が明らかになった。 ディープラーニングフレームワークの性能は,平均絶対誤差とルート平均二乗誤差精度の指標を用いて評価された。 パフォーマンスの堅牢さの欠如、方法論の非透過性、内部および外部のアーキテクチャ設計と構成上の問題。 これらの課題は、複雑な不規則パターンのシーケンシャルデータセットのフレームワークを改善する機会を提供する。

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