論文の概要: Conditional Versus Adversarial Euler-based Generators For Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05313v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 08:18:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-11 14:40:06.136157
• Title: Conditional Versus Adversarial Euler-based Generators For Time Series
• Title（参考訳）: 時系列用条件付きeuler-based generators
• Authors: Carl Remlinger, Joseph Mikael, Romuald Elie
• Abstract要約: オイラー離散化に基づく時系列の新しい生成モデルを提案する。 テストでは、オイラーの離散化とワッサーシュタイン距離の使用により、提案されたGANと(よりかなり)CEGENが、最先端のTime Series GAN生成より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2344764434954256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce new generative models for time series based on Euler discretization that do not require any pre-stationarization procedure. Specifically, we develop two GAN based methods, relying on the adaptation of Wasserstein GANs (Arjovsky et al., 2017) and DVD GANs (Clark et al., 2019b) to time series. Alternatively, we consider a conditional Euler Generator (CEGEN) minimizing a distance between the induced conditional densities. In the context of It\^o processes, we theoretically validate this approach and demonstrate using the Bures metric that reaching a low loss level provides accurate estimations for both the drift and the volatility terms of the underlying process. Tests on simple models show how the Euler discretization and the use of Wasserstein distance allow the proposed GANs and (more considerably) CEGEN to outperform state-of-the-art Time Series GAN generation( Yoon et al., 2019b) on time structure metrics. In higher dimensions we observe that CEGEN manages to get the correct covariance structures. Finally we illustrate how our model can be combined to a Monte Carlo simulator in a low data context by using a transfer learning technique
• Abstract（参考訳）: 事前定常化処理を必要としないオイラー離散に基づく時系列の新たな生成モデルを紹介します。 具体的には,Warsserstein GANs (Arjovsky et al., 2017) と DVD GANs (Clark et al., 2019b) の時系列化による2つのGANベースの手法を開発した。 あるいは、誘導条件密度間の距離を最小限に抑える条件付きオイラー発生器(CEGEN)を検討する。 it\^oプロセスの文脈では、理論的にこのアプローチを検証し、低損失レベルに達するとドリフトとボラティリティ項の両方の正確な推定が得られるというバーズ計量を用いて実演する。 単純なモデルのテストでは、オイラーの離散化とWasserstein距離の使用により、提案されたGANと(よりかなり)CEGENが、時間構造メトリクスで最先端のTime Series GAN生成(Yon et al., 2019b)を上回る方法を示しています。 より高次元では、CEGENが正しい共分散構造を得るのを観察する。 最後に、転送学習技術を使用して、私たちのモデルを低データコンテキストでモンテカルロシミュレータと組み合わせる方法を説明します。

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