論文の概要: Model-Attentive Ensemble Learning for Sequence Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11500v1
- Date: Tue, 23 Feb 2021 05:23:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-24 14:08:46.941225
- Title: Model-Attentive Ensemble Learning for Sequence Modeling
- Title(参考訳): シーケンスモデリングのためのモデル-アテンティブアンサンブル学習
- Authors: Victor D. Bourgin, Ioana Bica, Mihaela van der Schaar
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 86.4785354333566
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical time-series datasets have unique characteristics that make prediction
tasks challenging. Most notably, patient trajectories often contain
longitudinal variations in their input-output relationships, generally referred
to as temporal conditional shift. Designing sequence models capable of adapting
to such time-varying distributions remains a prevailing problem. To address
this we present Model-Attentive Ensemble learning for Sequence modeling (MAES).
MAES is a mixture of time-series experts which leverages an attention-based
gating mechanism to specialize the experts on different sequence dynamics and
adaptively weight their predictions. We demonstrate that MAES significantly
out-performs popular sequence models on datasets subject to temporal shift.
- Abstract(参考訳): 医用時系列データセットには、予測タスクを難しくするユニークな特徴がある。
特に、患者の軌跡には、一般に時間的条件シフトと呼ばれる、入出力関係の縦方向の変動がしばしば含まれます。
このような時間変化分布に適応可能なシーケンスモデルの設計は、依然として一般的な問題である。
そこで本研究では,シーケンスモデリングのためのモデル指向アンサンブル学習(maes)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。
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