論文の概要: Stochastic Recurrent Neural Network for Multistep Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12311v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 01:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 02:13:37.275595
• Title: Stochastic Recurrent Neural Network for Multistep Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 多段階時系列予測のための確率的リカレントニューラルネットワーク
• Authors: Zexuan Yin, Paolo Barucca
• Abstract要約: 我々は、時系列予測のための繰り返しニューラルネットワークの適応を提案するために、深部生成モデルと状態空間モデルの概念の進歩を活用する。 私たちのモデルは、すべての関連情報が隠された状態でカプセル化されるリカレントニューラルネットワークのアーキテクチャ的な動作を保ち、この柔軟性により、モデルはシーケンシャルモデリングのために任意のディープアーキテクチャに簡単に統合できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series forecasting based on deep architectures has been gaining popularity in recent years due to their ability to model complex non-linear temporal dynamics. The recurrent neural network is one such model capable of handling variable-length input and output. In this paper, we leverage recent advances in deep generative models and the concept of state space models to propose a stochastic adaptation of the recurrent neural network for multistep-ahead time series forecasting, which is trained with stochastic gradient variational Bayes. In our model design, the transition function of the recurrent neural network, which determines the evolution of the hidden states, is stochastic rather than deterministic as in a regular recurrent neural network; this is achieved by incorporating a latent random variable into the transition process which captures the stochasticity of the temporal dynamics. Our model preserves the architectural workings of a recurrent neural network for which all relevant information is encapsulated in its hidden states, and this flexibility allows our model to be easily integrated into any deep architecture for sequential modelling. We test our model on a wide range of datasets from finance to healthcare; results show that the stochastic recurrent neural network consistently outperforms its deterministic counterpart.
• Abstract（参考訳）: 近年,複雑な非線形時間ダイナミクスをモデル化する能力により,深層構造に基づく時系列予測が普及している。 リカレントニューラルネットワークは、可変長入力と出力を処理できるモデルの一つである。 本稿では, 深部生成モデルと状態空間モデルの概念の最近の進歩を活用し, 確率勾配変動ベイズを訓練したマルチステップ・アヘッド時系列予測のための再帰的ニューラルネットワークの確率的適応を提案する。 我々のモデル設計では、隠れ状態の進化を決定するリカレントニューラルネットワークの遷移関数は、通常のリカレントニューラルネットワークのように決定論的ではなく確率的である。 我々のモデルは、すべての関連する情報が隠された状態にカプセル化されるリカレントニューラルネットワークのアーキテクチャ動作を保ち、この柔軟性により、シーケンシャルなモデリングのための深いアーキテクチャに容易に統合できる。 我々は、金融から医療まで幅広いデータセットでモデルをテストし、その結果、確率的リカレントニューラルネットワークが決定論的アルゴリズムよりも一貫して優れていることを示した。

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