論文の概要: Dynamic Gaussian Mixture based Deep Generative Model For Robust
Forecasting on Sparse Multivariate Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02164v1
- Date: Wed, 3 Mar 2021 04:10:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-04 15:14:00.829328
- Title: Dynamic Gaussian Mixture based Deep Generative Model For Robust
Forecasting on Sparse Multivariate Time Series
- Title（参考訳）: 動的ガウス混合型深部生成モデルによる疎多変量時系列のロバスト予測
- Authors: Yinjun Wu, Jingchao Ni, Wei Cheng, Bo Zong, Dongjin Song, Zhengzhang
Chen, Yanchi Liu, Xuchao Zhang, Haifeng Chen, Susan Davidson
- Abstract要約: 本研究では,孤立した特徴表現ではなく,潜在クラスタの遷移を追跡する新しい生成モデルを提案する。
新たに設計された動的ガウス混合分布が特徴であり、クラスタリング構造のダイナミクスを捉えている。
帰納的解析を可能にするために構造化推論ネットワークも設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.86737761236125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Forecasting on sparse multivariate time series (MTS) aims to model the
predictors of future values of time series given their incomplete past, which
is important for many emerging applications. However, most existing methods
process MTS's individually, and do not leverage the dynamic distributions
underlying the MTS's, leading to sub-optimal results when the sparsity is high.
To address this challenge, we propose a novel generative model, which tracks
the transition of latent clusters, instead of isolated feature representations,
to achieve robust modeling. It is characterized by a newly designed dynamic
Gaussian mixture distribution, which captures the dynamics of clustering
structures, and is used for emitting timeseries. The generative model is
parameterized by neural networks. A structured inference network is also
designed for enabling inductive analysis. A gating mechanism is further
introduced to dynamically tune the Gaussian mixture distributions. Extensive
experimental results on a variety of real-life datasets demonstrate the
effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: スパース多変量時系列 (sparse multivariate time series, mts) の予測は、不完全な過去をたどる時系列の将来の値の予測因子をモデル化することを目的としている。
しかし、既存のほとんどの手法はMSSを個別に処理し、MSSの基盤となる動的分布を利用せず、スパーシティが高い場合には準最適結果をもたらす。
この課題に対処するため,我々は,孤立した特徴表現の代わりに潜在クラスタの遷移を追跡し,ロバストなモデリングを実現する新しい生成モデルを提案する。
新たに設計された動的ガウス混合分布は、クラスタリング構造のダイナミクスを捉え、時系列を発生させるのに用いられる。
生成モデルはニューラルネットワークによってパラメータ化される。
帰納的解析を可能にするために構造化推論ネットワークも設計されている。
さらにゲーティング機構を導入し、ガウス混合分布を動的にチューニングする。
各種実生活データセットに関する広範な実験結果が,本手法の有効性を実証した。
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