論文の概要: Time Series Domain Adaptation via Sparse Associative Structure Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11797v1
- Date: Tue, 22 Dec 2020 02:30:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-26 07:26:33.267220
- Title: Time Series Domain Adaptation via Sparse Associative Structure Alignment
- Title（参考訳）: 疎結合構造アライメントによる時系列領域適応
- Authors: Ruichu Cai, Jiawei Chen, Zijian Li, Wei Chen, Keli Zhang, Junjian Ye,
Zhuozhang Li, Xiaoyan Yang, Zhenjie Zhang
- Abstract要約: ドメイン適応のための新しい疎結合構造アライメントモデルを提案する。
まず、オフセットの障害を排除するためのセグメントセットを生成する。
第2に、変数内および変数間スパースアテンション機構を考案し、連想構造時系列データを抽出する。
第3に、連想構造アライメントは、ソースドメインからターゲットドメインへの知識の転送を導くために使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.003081310633323
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Domain adaptation on time series data is an important but challenging task.
Most of the existing works in this area are based on the learning of the
domain-invariant representation of the data with the help of restrictions like
MMD. However, such extraction of the domain-invariant representation is a
non-trivial task for time series data, due to the complex dependence among the
timestamps. In detail, in the fully dependent time series, a small change of
the time lags or the offsets may lead to difficulty in the domain invariant
extraction. Fortunately, the stability of the causality inspired us to explore
the domain invariant structure of the data. To reduce the difficulty in the
discovery of causal structure, we relax it to the sparse associative structure
and propose a novel sparse associative structure alignment model for domain
adaptation. First, we generate the segment set to exclude the obstacle of
offsets. Second, the intra-variables and inter-variables sparse attention
mechanisms are devised to extract associative structure time-series data with
considering time lags. Finally, the associative structure alignment is used to
guide the transfer of knowledge from the source domain to the target one.
Experimental studies not only verify the good performance of our methods on
three real-world datasets but also provide some insightful discoveries on the
transferred knowledge.
- Abstract（参考訳）: 時系列データに対するドメイン適応は重要だが、難しい課題である。
この分野の既存の研究のほとんどは、MDDのような制約の助けを借りて、データのドメイン不変表現の学習に基づいている。
しかし、そのようなドメイン不変表現の抽出は、タイムスタンプ間の複雑な依存のため、時系列データに対する非自明なタスクである。
詳しくは、完全依存の時系列において、時間遅れまたはオフセットの小さな変化は、領域不変な抽出の困難をもたらす可能性がある。
幸いにも、因果性の安定性は、データのドメイン不変構造を探求するきっかけになりました。
因果構造の発見の難しさを軽減するため、疎結合構造に緩和し、ドメイン適応のための新しい疎結合構造アライメントモデルを提案する。
まず、オフセットの障害を排除するためのセグメントセットを生成する。
次に,時間遅れを考慮した連想構造時系列データを抽出するために,変数内および変数間注意機構を考案した。
最後に、連想構造アライメントを用いて、ソースドメインからターゲットドメインへの知識の転送を誘導する。
3つの実世界のデータセット上での手法の優れた性能を検証するだけでなく、伝達された知識に関する洞察的な発見も行った。
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