論文の概要: Multi-Time Attention Networks for Irregularly Sampled Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10318v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 18:57:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 19:20:20.734119
• Title: Multi-Time Attention Networks for Irregularly Sampled Time Series
• Title（参考訳）: 不規則サンプリング時系列に対するマルチタイムアテンションネットワーク
• Authors: Satya Narayan Shukla, Benjamin M. Marlin
• Abstract要約: 不規則サンプリングは多くの時系列モデリングアプリケーションで発生する。 我々は,この設定のための新しいディープラーニングフレームワークを提案し,これをマルチ時間注意ネットワークと呼ぶ。 その結果,我々のアプローチは,ベースラインや最近提案されたモデルと同等かそれ以上の性能を示すことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.224344440110862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Irregular sampling occurs in many time series modeling applications where it presents a significant challenge to standard deep learning models. This work is motivated by the analysis of physiological time series data in electronic health records, which are sparse, irregularly sampled, and multivariate. In this paper, we propose a new deep learning framework for this setting that we call Multi-Time Attention Networks. Multi-Time Attention Networks learn an embedding of continuous-time values and use an attention mechanism to produce a fixed-length representation of a time series containing a variable number of observations. We investigate the performance of our framework on interpolation and classification tasks using multiple datasets. Our results show that our approach performs as well or better than a range of baseline and recently proposed models while offering significantly faster training times than current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 不規則サンプリングは多くの時系列モデリングアプリケーションで発生し、標準的なディープラーニングモデルに重要な課題をもたらす。 この研究は、不規則にサンプリングされ、多変量である電子健康記録における生理学的時系列データの分析によって動機づけられる。 本稿では,マルチタイムアテンションネットワークと呼ばれる新しい深層学習フレームワークを提案する。 マルチタイムアテンションネットワークは、連続時間値の埋め込みを学び、注意メカニズムを使用して、可変数の観測を含む時系列の固定長表現を生成する。 複数のデータセットを用いた補間および分類タスクにおけるフレームワークの性能について検討する。 本研究の結果から,本手法はベースラインモデルや最近提案されたモデルよりも優れた性能を示しながら,現在の最先端手法よりもはるかに高速なトレーニング時間を提供する。

関連論文リスト

• Multi-scale Attention Flow for Probabilistic Time Series Forecasting [30.736744263141777]
  マルチスケールアテンション正規化フロー(MANF)と呼ばれる非自己回帰型ディープラーニングモデルを提案する。 我々のモデルは累積誤差の影響を回避し、時間の複雑さを増大させない。 本モデルは,多くの多変量データセット上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T07:53:42Z)
• Cluster-and-Conquer: A Framework For Time-Series Forecasting [94.63501563413725]
  本稿では,高次元時系列データを予測するための3段階フレームワークを提案する。 当社のフレームワークは非常に汎用的で,各ステップで時系列予測やクラスタリングが利用可能です。 単純な線形自己回帰モデルでインスタンス化されると、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T20:41:19Z)
• Novel Features for Time Series Analysis: A Complex Networks Approach [62.997667081978825]
  時系列データは、気候、経済、医療などいくつかの領域で広く使われている。 最近の概念的アプローチは、複雑なネットワークへの時系列マッピングに依存している。 ネットワーク分析は、異なるタイプの時系列を特徴付けるのに使うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T13:46:28Z)
• Time Series Analysis via Network Science: Concepts and Algorithms [62.997667081978825]
  本稿では,時系列をネットワークに変換する既存のマッピング手法について概観する。 我々は、主要な概念的アプローチを説明し、権威的な参照を提供し、統一された表記法と言語におけるそれらの利点と限界について洞察を与える。 ごく最近の研究だが、この研究領域には大きな可能性を秘めており、今後の研究の道を開くことを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T13:33:18Z)
• Merlion: A Machine Learning Library for Time Series [73.46386700728577]
  Merlionは時系列のためのオープンソースの機械学習ライブラリである。 モデルの統一インターフェースと、異常検出と予測のためのデータセットを備えている。 Merlionはまた、本番環境でのモデルのライブデプロイメントと再トレーニングをシミュレートするユニークな評価フレームワークも提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T02:03:43Z)
• Instance-wise Graph-based Framework for Multivariate Time Series Forecasting [69.38716332931986]
  我々は,異なる時刻スタンプにおける変数の相互依存性を利用するための,シンプルで効率的なインスタンス単位のグラフベースのフレームワークを提案する。 私たちのフレームワークのキーとなる考え方は、異なる変数の履歴時系列から予測すべき現在の時系列に情報を集約することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T07:38:35Z)
• HIFI: Anomaly Detection for Multivariate Time Series with High-order Feature Interactions [7.016615391171876]
  HIFIは自動的に多変量特徴相互作用グラフを構築し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを使用して高次特徴相互作用を実現する。 3つの公開データセットの実験は、最先端のアプローチと比較して、我々のフレームワークの優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-11T04:57:03Z)
• Stacking VAE with Graph Neural Networks for Effective and Interpretable Time Series Anomaly Detection [5.935707085640394]
  本研究では,実効かつ解釈可能な時系列異常検出のための,グラフニューラルネットワークを用いた自動エンコーダ(VAE)モデルを提案する。 我々は,提案モデルが3つの公開データセットの強いベースラインを上回っており,大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T09:50:00Z)
• Model-Attentive Ensemble Learning for Sequence Modeling [86.4785354333566]
  シーケンスモデリング(MAES)のためのモデル・アテンティブ・アンサンブル・ラーニングを提案する。 MAESは、異なるシーケンスダイナミクスの専門家を専門とし、予測を適応的に重み付けるために、注目ベースのゲーティングメカニズムを利用する時系列の専門家の混合物です。 MAESが時系列シフトを受けるデータセットの人気シーケンスモデルを大幅に上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T05:23:35Z)
• Multi-Faceted Representation Learning with Hybrid Architecture for Time Series Classification [16.64345034889185]
  SARCoN(Self-Attentive Recurrent Convolutional Networks)と呼ばれるハイブリッドニューラルネットワークを提案する。 SARCoNは、長期記憶ネットワークと自己拡張機構と完全な畳み込みネットワークの合成である。 我々の研究は、時系列分類の理解を深める新しいアングルを提供し、提案したモデルを現実世界のアプリケーションに最適な選択肢とみなす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T16:42:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。