論文の概要: STRODE: Stochastic Boundary Ordinary Differential Equation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08273v1
• Date: Sat, 17 Jul 2021 16:25:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 05:47:37.502602
• Title: STRODE: Stochastic Boundary Ordinary Differential Equation
• Title（参考訳）: strode:確率境界常微分方程式
• Authors: Hengguan Huang, Hongfu Liu, Hao Wang, Chang Xiao and Ye Wang
• Abstract要約: 時系列モデリングのほとんどのアルゴリズムは、視覚や音声の入力から直接ランダムなイベントタイミングのダイナミクスを学習できない。 本稿では、学習中にタイミングアノテーションを必要とせず、時系列データのタイミングとダイナミクスの両方を学習する確率的常微分方程式(ODE)を提案する。 その結果,本手法は時系列データのイベントタイミング推定に有効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.237665903943963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Perception of time from sequentially acquired sensory inputs is rooted in everyday behaviors of individual organisms. Yet, most algorithms for time-series modeling fail to learn dynamics of random event timings directly from visual or audio inputs, requiring timing annotations during training that are usually unavailable for real-world applications. For instance, neuroscience perspectives on postdiction imply that there exist variable temporal ranges within which the incoming sensory inputs can affect the earlier perception, but such temporal ranges are mostly unannotated for real applications such as automatic speech recognition (ASR). In this paper, we present a probabilistic ordinary differential equation (ODE), called STochastic boundaRy ODE (STRODE), that learns both the timings and the dynamics of time series data without requiring any timing annotations during training. STRODE allows the usage of differential equations to sample from the posterior point processes, efficiently and analytically. We further provide theoretical guarantees on the learning of STRODE. Our empirical results show that our approach successfully infers event timings of time series data. Our method achieves competitive or superior performances compared to existing state-of-the-art methods for both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 連続的に獲得した感覚入力からの時間知覚は、個々の生物の日常的な行動に根ざしている。 しかし、時系列モデリングのためのほとんどのアルゴリズムは、視覚または音声入力から直接ランダムなイベントタイミングのダイナミクスを学習できず、実世界のアプリケーションでは利用できないトレーニング中にタイミングアノテーションを必要とする。 例えば、後述の神経科学的な視点は、入力された感覚入力が早期の知覚に影響を及ぼす様々な時間範囲が存在することを示しているが、そのような時間範囲は自動音声認識(ASR)のような実際の応用にはほとんど注釈がない。 本稿では,確率的常微分方程式であるStochastic boundaRy ODE(STRODE)を提案する。 STRODEは、後方点過程から効率的に解析的に微分方程式をサンプリングすることができる。 我々はさらに、STRODEの学習に関する理論的保証を提供する。 実験の結果,時系列データのイベントタイミングを推定することに成功した。 本手法は, 合成データと実世界データの両方において, 既存の最先端手法と比較して, 競争力や優れた性能を実現する。

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