論文の概要: RDIS: Random Drop Imputation with Self-Training for Incomplete Time Series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10075v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 07:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 06:20:33.296162
• Title: RDIS: Random Drop Imputation with Self-Training for Incomplete Time Series Data
• Title（参考訳）: RDIS:不完全時系列データの自己学習によるランダムドロップ計算
• Authors: Tae-Min Choi, Ji-Su Kang, Jong-Hwan Kim
• Abstract要約: 本稿では,不完全時系列データのための命令ネットワークのための新しいトレーニング手法RDISを提案する。 RDISでは、与えられた不完全データにランダムドロップを適用することで、余分な欠落値が存在する。 また、本来の欠落した価値を根拠のないまま活用するために、自己学習が導入される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.762908115928466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is common that time-series data with missing values are encountered in many fields such as in finance, meteorology, and robotics. Imputation is an intrinsic method to handle such missing values. In the previous research, most of imputation networks were trained implicitly for the incomplete time series data because missing values have no ground truth. This paper proposes Random Drop Imputation with Self-training (RDIS), a novel training method for imputation networks for the incomplete time-series data. In RDIS, there are extra missing values by applying a random drop on the given incomplete data such that the imputation network can explicitly learn by imputing the random drop values. Also, self-training is introduced to exploit the original missing values without ground truth. To verify the effectiveness of our RDIS on imputation tasks, we graft RDIS to a bidirectional GRU and achieve state-of-the-art results on two real-world datasets, an air quality dataset and a gas sensor dataset with 7.9% and 5.8% margin, respectively.
• Abstract（参考訳）: 金融、気象学、ロボット工学など多くの分野において、価値の欠落を伴う時系列データが遭遇することが一般的である。 Imputationは、そのような欠落した値を扱う本質的な方法である。 前回の研究では、未完成な時系列データに対して計算ネットワークの大部分が暗黙的に訓練されていた。 本稿では,不完全時系列データに対するインプテーションネットワークのための新しい学習法であるrdisを用いたランダムドロップインプテーションを提案する。 RDISでは、与えられた不完全データにランダムドロップを適用し、ランダムドロップ値を命令することで、命令ネットワークが明示的に学習できるように、余分な欠落値が存在する。 また、基礎的真理を伴わずに元の欠落値を利用するための自己学習も導入されている。 提案手法の有効性を検証するため,RDISを双方向GRUに移植し,実世界の2つのデータセット,空気品質データセットとガスセンサデータセットでそれぞれ7.9%と5.8%のマージンを達成した。

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