Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Time Series Models for Scarce Data

論文の概要: Deep Time Series Models for Scarce Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09348v1
Date: Tue, 16 Mar 2021 22:16:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-18 12:56:59.087176
Title: Deep Time Series Models for Scarce Data
Title（参考訳）: 希少データのための深部時系列モデル
Authors: Qiyao Wang, Ahmed Farahat, Chetan Gupta, Shuai Zheng
Abstract要約: 時系列データは多くの領域で爆発的な速度で成長し、時系列モデリング研究の急増を刺激している。データ希少性は、膨大なデータ分析の問題で発生する普遍的な問題です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.673181404172963
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Time series data have grown at an explosive rate in numerous domains and have stimulated a surge of time series modeling research. A comprehensive comparison of different time series models, for a considered data analytics task, provides useful guidance on model selection for data analytics practitioners. Data scarcity is a universal issue that occurs in a vast range of data analytics problems, due to the high costs associated with collecting, generating, and labeling data as well as some data quality issues such as missing data. In this paper, we focus on the temporal classification/regression problem that attempts to build a mathematical mapping from multivariate time series inputs to a discrete class label or a real-valued response variable. For this specific problem, we identify two types of scarce data: scarce data with small samples and scarce data with sparsely and irregularly observed time series covariates. Observing that all existing works are incapable of utilizing the sparse time series inputs for proper modeling building, we propose a model called sparse functional multilayer perceptron (SFMLP) for handling the sparsity in the time series covariates. The effectiveness of the proposed SFMLP under each of the two types of data scarcity, in comparison with the conventional deep sequential learning models (e.g., Recurrent Neural Network, and Long Short-Term Memory), is investigated through mathematical arguments and numerical experiments.
Abstract（参考訳）: 時系列データは多くの領域で爆発的な速度で成長し、時系列モデリングの研究が急増している。データ分析タスクとして、さまざまな時系列モデルの包括的な比較は、データ分析実践者のためのモデル選択に関する有用なガイダンスを提供する。データ不足は、データの収集、生成、ラベリングに関連する高いコストと、データ欠落などのデータ品質の問題によって、幅広いデータ分析問題で発生する普遍的な問題である。本稿では,多変量時系列入力から離散クラスラベルや実数値応答変数への数学的マッピングを構築するための時間的分類/回帰問題に焦点を当てる。そこで本研究では,小サンプルの不足データと,わずかかつ不規則に観測された時系列共変量の不足データという,2種類の不足データを特定する。そこで本研究では,すべての既存作業がスパース時系列入力を適切にモデル化するために利用できないことを確認し,時系列共変器の疎度を扱うために,スパース関数型多層パーセプトロン(SFMLP)と呼ばれるモデルを提案する。従来の深層逐次学習モデル(recurrent neural network, long short-term memoryなど)と比較し,この2種類のデータ不足に対するsfmlpの有効性を数学的考察と数値実験により検討した。

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