論文の概要: Attention Mechanism for Multivariate Time Series Recurrent Model Interpretability Applied to the Ironmaking Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12617v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 07:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 06:21:43.227901
• Title: Attention Mechanism for Multivariate Time Series Recurrent Model Interpretability Applied to the Ironmaking Industry
• Title（参考訳）: 製鉄業における多変量時系列リカレントモデル解釈可能性の注意機構
• Authors: Cedric Schockaert, Reinhard Leperlier, Assaad Moawad
• Abstract要約: 本稿では,高炉で発生した高温金属の深部学習アーキテクチャを予測可能な多変量時系列で予測する手法の開発に焦点をあてる。 長短期記憶(LSTM)に基づくアーキテクチャが提案され,各入力に対する局所的時間的解釈可能性の予測に適合する。 その結果, 本アーキテクチャが高確率で高炉データに適用され, 本来の高炉プロセスによって予測される真の複雑な変数関係を正しく反映した解釈性が得られることがわかった。
• 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: Data-driven model interpretability is a requirement to gain the acceptance of process engineers to rely on the prediction of a data-driven model to regulate industrial processes in the ironmaking industry. In the research presented in this paper, we focus on the development of an interpretable multivariate time series forecasting deep learning architecture for the temperature of the hot metal produced by a blast furnace. A Long Short-Term Memory (LSTM) based architecture enhanced with attention mechanism and guided backpropagation is proposed to accommodate the prediction with a local temporal interpretability for each input. Results are showing high potential for this architecture applied to blast furnace data and providing interpretability correctly reflecting the true complex variables relations dictated by the inherent blast furnace process, and with reduced prediction error compared to a recurrent-based deep learning architecture.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型モデル解釈可能性(Data-driven model interpretability)は、製鉄業界における産業プロセスを制御するデータ駆動型モデルの予測に依存するプロセスエンジニアの受け入れを得るための要件である。 本稿では,高炉で発生する高温金属の温度に対する深層学習アーキテクチャを予測可能な多変量時系列モデルの開発に焦点をあてる。 注意機構とガイド付きバックプロパゲーションにより強化されたLong Short-Term Memory (LSTM) ベースのアーキテクチャを提案する。 その結果,高炉データに適用できる可能性が高く,内在的な高炉プロセスによって引き起こされる真の複素変数関係を正しく反映し,再帰型深層学習アーキテクチャと比較して予測誤差を低減できることがわかった。

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