論文の概要: Multivariate Time Series Classification with Hierarchical Variational Graph Pooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05649v2
• Date: Sat, 6 Nov 2021 01:35:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 05:56:15.181012
• Title: Multivariate Time Series Classification with Hierarchical Variational Graph Pooling
• Title（参考訳）: 階層的変動グラフポーリングを用いた多変量時系列分類
• Authors: Ziheng Duan, Haoyan Xu, Yueyang Wang, Yida Huang, Anni Ren, Zhongbin Xu, Yizhou Sun, Wei Wang
• Abstract要約: 既存のディープラーニングに基づくMTSC技術は、主に単一時系列の時間依存性に関係している。 MTSの表現的グローバル表現を得るために,グラフプーリングに基づく新しいフレームワークMTPoolを提案する。 10のベンチマークデータセットの実験では、MTSCタスクでMTPoolが最先端の戦略を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.66868187446734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advancement of sensing technology, multivariate time series classification (MTSC) has recently received considerable attention. Existing deep learning-based MTSC techniques, which mostly rely on convolutional or recurrent neural networks, are primarily concerned with the temporal dependency of single time series. As a result, they struggle to express pairwise dependencies among multivariate variables directly. Furthermore, current spatial-temporal modeling (e.g., graph classification) methodologies based on Graph Neural Networks (GNNs) are inherently flat and cannot aggregate hub data in a hierarchical manner. To address these limitations, we propose a novel graph pooling-based framework MTPool to obtain the expressive global representation of MTS. We first convert MTS slices to graphs by utilizing interactions of variables via graph structure learning module and attain the spatial-temporal graph node features via temporal convolutional module. To get global graph-level representation, we design an "encoder-decoder" based variational graph pooling module for creating adaptive centroids for cluster assignments. Then we combine GNNs and our proposed variational graph pooling layers for joint graph representation learning and graph coarsening, after which the graph is progressively coarsened to one node. At last, a differentiable classifier takes this coarsened representation to get the final predicted class. Experiments on ten benchmark datasets exhibit MTPool outperforms state-of-the-art strategies in the MTSC task.
• Abstract（参考訳）: 近年, センシング技術の進歩に伴い, 多変量時系列分類 (MTSC) が注目されている。 既存のディープラーニングベースのMTSC技術は、主に畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークに依存しており、主に単一時系列の時間依存性に関係している。 その結果,多変数変数間の相互依存関係を直接表現することが困難になった。 さらに、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく現在の時空間モデリング(グラフ分類)手法は本質的に平坦であり、階層的な方法でハブデータを集約することはできない。 これらの制約に対処するため,新しいグラフプーリングベースのフレームワークMTPoolを提案し,MSSの表現的グローバル表現を得る。 まず,MTSスライスをグラフ構造学習モジュールによる変数の相互作用を利用してグラフに変換し,時間的畳み込みモジュールによる時空間グラフノードの機能を実現する。 グローバルなグラフレベルの表現を得るために,クラスタ割り当てのための適応セントロイドを作成するための変分グラフプーリングモジュールを設計する。 次に,GNNと共用グラフ表現学習とグラフ粗化のための変分グラフプーリング層を組み合わせて,グラフを1つのノードに段階的に粗化する。 最終的に、微分可能分類器はこの粗い表現を受け取り、最終的な予測クラスを得る。 10のベンチマークデータセットの実験では、MTSCタスクにおけるMTPoolの最先端戦略を上回っている。

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