論文の概要: Multi-Modal Prototype Learning for Interpretable Multivariable Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09636v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 16:32:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 15:44:51.450124
• Title: Multi-Modal Prototype Learning for Interpretable Multivariable Time Series Classification
• Title（参考訳）: 多変量時系列分類のためのマルチモーダルプロトタイプ学習
• Authors: Gaurav R. Ghosal and Reza Abbasi-Asl
• Abstract要約: 多変量時系列分類問題は、有病率と複雑性が増大している。 ディープラーニング手法はこれらの問題に有効なツールであるが、解釈可能性に欠けることが多い。 多変数時系列分類のための新しいモジュール型プロトタイプ学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariable time series classification problems are increasing in prevalence and complexity in a variety of domains, such as biology and finance. While deep learning methods are an effective tool for these problems, they often lack interpretability. In this work, we propose a novel modular prototype learning framework for multivariable time series classification. In the first stage of our framework, encoders extract features from each variable independently. Prototype layers identify single-variable prototypes in the resulting feature spaces. The next stage of our framework represents the multivariable time series sample points in terms of their similarity to these single-variable prototypes. This results in an inherently interpretable representation of multivariable patterns, on which prototype learning is applied to extract representative examples i.e. multivariable prototypes. Our framework is thus able to explicitly identify both informative patterns in the individual variables, as well as the relationships between the variables. We validate our framework on a simulated dataset with embedded patterns, as well as a real human activity recognition problem. Our framework attains comparable or superior classification performance to existing time series classification methods on these tasks. On the simulated dataset, we find that our model returns interpretations consistent with the embedded patterns. Moreover, the interpretations learned on the activity recognition dataset align with domain knowledge.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列分類問題は、生物学やファイナンスなど、様々な分野において、有病率と複雑性が増している。 ディープラーニング手法はこれらの問題に有効なツールであるが、解釈可能性に欠けることが多い。 本研究では,多変量時系列分類のための新しいモジュール型プロトタイプ学習フレームワークを提案する。 フレームワークの最初の段階では、エンコーダは各変数から独立して特徴を抽出する。 プロトタイプ層は、結果として生じる特徴空間における単一変数のプロトタイプを識別する。 フレームワークの次の段階は、これらの単変数プロトタイプと類似性の観点から、多変数時系列サンプルポイントを表す。 この結果、多変数パターンの本質的に解釈可能な表現となり、プロトタイプ学習を用いて代表例を抽出する。 多変量プロトタイプ。 したがって、我々のフレームワークは個々の変数の有益パターンと変数間の関係を明示的に識別することができる。 組込みパターンを用いたシミュレーションデータセットと、実際の人間の活動認識問題に基づいて、我々のフレームワークを検証する。 本フレームワークは,既存の時系列分類手法に匹敵する,あるいは優れた分類性能を実現する。 シミュレーションされたデータセットでは、モデルが埋め込みパターンと一貫性のある解釈を返すことが分かりました。 さらに、アクティビティ認識データセットで学んだ解釈は、ドメイン知識と一致する。

関連論文リスト

• VSFormer: Value and Shape-Aware Transformer with Prior-Enhanced Self-Attention for Multivariate Time Series Classification [47.92529531621406]
  識別パターン(形状)と数値情報(値)の両方を組み込んだVSFormerを提案する。 さらに、教師付き情報から派生したクラス固有の事前情報を抽出し、位置エンコーディングを強化する。 30のUEAアーカイブデータセットに対する大規模な実験は、SOTAモデルと比較して、我々の手法の優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-21T07:31:22Z)
• Towards Generalisable Time Series Understanding Across Domains [10.350643783811174]
  時系列の不均一性を扱うために特別に設計された新しい事前学習パラダイムを導入する。 本稿では、学習可能なドメインシグネチャ、二重マスキング戦略、正規化相互相関損失を持つトークンサを提案する。 私たちのコードと事前訓練されたウェイトはhttps://www.oetu.com/oetu/otis.comで公開されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T17:09:30Z)
• UniTST: Effectively Modeling Inter-Series and Intra-Series Dependencies for Multivariate Time Series Forecasting [98.12558945781693]
  フラット化されたパッチトークンに統一された注意機構を含む変圧器ベースモデルUniTSTを提案する。 提案モデルでは単純なアーキテクチャを採用しているが,時系列予測のためのいくつかのデータセットの実験で示されたような,魅力的な性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T14:39:28Z)
• Leveraging 2D Information for Long-term Time Series Forecasting with Vanilla Transformers [55.475142494272724]
  時系列予測は、様々な領域における複雑な力学の理解と予測に不可欠である。 GridTSTは、革新的な多方向性の注意を用いた2つのアプローチの利点を組み合わせたモデルである。 このモデルは、さまざまな現実世界のデータセットに対して、常に最先端のパフォーマンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:41:21Z)
• Advancing Time Series Classification with Multimodal Language Modeling [6.624754582682479]
  InstructTimeは、時系列分類を学習から生成までのパラダイムとして再形成するための新しい試みである。 中心となる考え方は、タスク固有の命令と生の時系列の両方をマルチモーダル入力として扱うマルチモーダル理解タスクとして時系列の分類を定式化することである。 ベンチマークデータセット上で大規模な実験が行われ、その結果、InstructTimeの優れたパフォーマンスが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T02:32:24Z)
• ConvTimeNet: A Deep Hierarchical Fully Convolutional Model for Multivariate Time Series Analysis [7.979501926410114]
  ConvTimeNetは時系列解析のために設計された階層的な純粋な畳み込みモデルである。 データ駆動方式で時間依存の基本単位の局所パターンを適応的に知覚する。 大規模なカーネル機構を使用して、畳み込みブロックが深く積み重ねられるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T12:05:49Z)
• Compatible Transformer for Irregularly Sampled Multivariate Time Series [75.79309862085303]
  本研究では,各サンプルに対して総合的な時間的相互作用特徴学習を実現するためのトランスフォーマーベースのエンコーダを提案する。 実世界の3つのデータセットについて広範な実験を行い、提案したCoFormerが既存の手法を大幅に上回っていることを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T06:29:09Z)
• An Additive Instance-Wise Approach to Multi-class Model Interpretation [53.87578024052922]
  解釈可能な機械学習は、ブラックボックスシステムの特定の予測を駆動する要因に関する洞察を提供する。 既存の手法は主に、局所的な加法的あるいはインスタンス的なアプローチに従う説明的入力特徴の選択に重点を置いている。 本研究は,両手法の長所を生かし,複数の対象クラスに対する局所的な説明を同時に学習するためのグローバルフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T06:50:27Z)
• Explainable Multivariate Time Series Classification: A Deep Neural Network Which Learns To Attend To Important Variables As Well As Informative Time Intervals [32.30627405832656]
  時系列データは、様々な現実世界のアプリケーションで広く使われている。 このような予測モデルを理解するための重要な基準は、分類に対する時間変化の入力変数の寄与を解明し定量化することである。 本稿では,変数と時間間隔を同時に識別し,分類出力を決定する新しい,モジュール型・畳み込み型特徴抽出・注目機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T19:16:46Z)
• Interpretable Multi-dataset Evaluation for Named Entity Recognition [110.64368106131062]
  本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)タスクに対する一般的な評価手法を提案する。 提案手法は,モデルとデータセットの違いと,それらの間の相互作用を解釈することを可能にする。 分析ツールを利用可能にすることで、将来の研究者が同様の分析を実行し、この分野の進歩を促進することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:53:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。