論文の概要: Time Series (re)sampling using Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00208v1
• Date: Sat, 30 Jan 2021 10:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 15:43:33.931400
• Title: Time Series (re)sampling using Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成逆ネットワークを用いた時系列(再)サンプリング
• Authors: Christian M. Dahl, Emil N. S{\o}rensen
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく新たなブートストラップ手法を提案する。 定常時系列プロセスのダイナミクスは,GANによって学習できることが示されている。 時間畳み込みニューラルネットワークはジェネレータと識別器に適した設計を提供する。
• 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: We propose a novel bootstrap procedure for dependent data based on Generative Adversarial networks (GANs). We show that the dynamics of common stationary time series processes can be learned by GANs and demonstrate that GANs trained on a single sample path can be used to generate additional samples from the process. We find that temporal convolutional neural networks provide a suitable design for the generator and discriminator, and that convincing samples can be generated on the basis of a vector of iid normal noise. We demonstrate the finite sample properties of GAN sampling and the suggested bootstrap using simulations where we compare the performance to circular block bootstrapping in the case of resampling an AR(1) time series processes. We find that resampling using the GAN can outperform circular block bootstrapping in terms of empirical coverage.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく依存データに対するブートストラップ方式を提案する。 共通定常時系列プロセスのダイナミクスがGANによって学習できることを示し、単一のサンプルパスで訓練されたGANがプロセスから追加のサンプルを生成するために使用できることを実証する。 時間的畳み込みニューラルネットワークは,生成器や判別器に適した設計を提供し,iid正規ノイズのベクトルに基づいて説得力のあるサンプルを生成することができる。 GANサンプリングの有限サンプル特性と、AR(1)時系列プロセスを再サンプリングする場合のパフォーマンスを円形ブロックブートストラップと比較するシミュレーションを使用して提案されたブートストラップを実証する。 GANを用いた再サンプリングは、経験的なカバレッジの観点から、円形ブロックのブートストラップを上回る可能性がある。

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