論文の概要: Attention to Warp: Deep Metric Learning for Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15074v1
• Date: Sun, 28 Mar 2021 07:54:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 15:03:51.306352
• Title: Attention to Warp: Deep Metric Learning for Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: warpへの注意:多変量時系列のためのディープメトリック学習
• Authors: Shinnosuke Matsuo, Xiaomeng Wu, Gantugs Atarsaikhan, Akisato Kimura, Kunio Kashino, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida
• Abstract要約: 本稿では,堅牢かつ識別性のある時系列分類と検証のためのニューラルネットワークに基づく新しい手法を提案する。 従来の非パラメトリックモデルや深層モデルよりも,提案手法の優位性を実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.540348999309547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep time series metric learning is challenging due to the difficult trade-off between temporal invariance to nonlinear distortion and discriminative power in identifying non-matching sequences. This paper proposes a novel neural network-based approach for robust yet discriminative time series classification and verification. This approach adapts a parameterized attention model to time warping for greater and more adaptive temporal invariance. It is robust against not only local but also large global distortions, so that even matching pairs that do not satisfy the monotonicity, continuity, and boundary conditions can still be successfully identified. Learning of this model is further guided by dynamic time warping to impose temporal constraints for stabilized training and higher discriminative power. It can learn to augment the inter-class variation through warping, so that similar but different classes can be effectively distinguished. We experimentally demonstrate the superiority of the proposed approach over previous non-parametric and deep models by combining it with a deep online signature verification framework, after confirming its promising behavior in single-letter handwriting classification on the Unipen dataset.
• Abstract（参考訳）: ディープ時系列計量学習は、非マッチングシーケンスを識別する際の時間的不変性と非線形歪みとのトレードオフが難しいため、困難である。 本稿では,ロバストだが判別可能な時系列分類と検証のためのニューラルネットワークに基づく新しい手法を提案する。 このアプローチは、より大きく適応的な時間的不変性に対して、パラメータ化された注意モデルを時間歪みに適応させる。 局所的だけでなく大きな大域的歪みにも頑健であり、一調性、連続性、境界条件を満たさない対でさえもうまく同定できる。 このモデルの学習は動的時間ワープによってさらに誘導され、安定したトレーニングと高い差別力のための時間的制約が課される。 ウォーピングによってクラス間のバリエーションを増強し、類似しているが異なるクラスを効果的に区別することができる。 提案手法は,Unipenデータセット上のシングルレター手書き分類において有望な動作を確認した後,オンライン署名検証フレームワークと組み合わせることで,従来の非パラメトリック・ディープモデルよりも優れていることを示す。

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