論文の概要: Deep Explicit Duration Switching Models for Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13878v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 17:35:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 15:47:35.453854
• Title: Deep Explicit Duration Switching Models for Time Series
• Title（参考訳）: 時系列の深部明示的継続時間切替モデル
• Authors: Abdul Fatir Ansari, Konstantinos Benidis, Richard Kurle, Ali Caner Turkmen, Harold Soh, Alexander J. Smola, Yuyang Wang, Tim Januschowski
• Abstract要約: 状態依存型と時間依存型の両方のスイッチングダイナミクスを識別できるフレキシブルモデルを提案する。 状態依存スイッチングは、リカレントな状態-スイッチ接続によって実現される。 時間依存スイッチング動作を改善するために、明示的な期間カウント変数が使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.33678003781908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many complex time series can be effectively subdivided into distinct regimes that exhibit persistent dynamics. Discovering the switching behavior and the statistical patterns in these regimes is important for understanding the underlying dynamical system. We propose the Recurrent Explicit Duration Switching Dynamical System (RED-SDS), a flexible model that is capable of identifying both state- and time-dependent switching dynamics. State-dependent switching is enabled by a recurrent state-to-switch connection and an explicit duration count variable is used to improve the time-dependent switching behavior. We demonstrate how to perform efficient inference using a hybrid algorithm that approximates the posterior of the continuous states via an inference network and performs exact inference for the discrete switches and counts. The model is trained by maximizing a Monte Carlo lower bound of the marginal log-likelihood that can be computed efficiently as a byproduct of the inference routine. Empirical results on multiple datasets demonstrate that RED-SDS achieves considerable improvement in time series segmentation and competitive forecasting performance against the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 多くの複雑な時系列は、永続力学を示す異なるレギュレーションに効果的に分割することができる。 これらのレジームにおけるスイッチング挙動と統計パターンの発見は、基礎となる力学系を理解する上で重要である。 本稿では,状態依存と時間依存の切り替えを両立できるフレキシブルモデルであるRecurrent Explicit Duration Switching Dynamical System (RED-SDS)を提案する。 状態依存スイッチングは、繰り返し状態-スイッチ接続によって可能となり、時間依存スイッチング動作を改善するために明示的な期間カウント変数が使用される。 提案手法は,連続状態の後部を推論ネットワークで近似し,離散スイッチとカウントの正確な推論を行うハイブリッドアルゴリズムを用いて,効率的な推論を行う方法を示す。 このモデルは、推論ルーチンの副産物として効率的に計算できる限界ログ類似性のモンテカルロ下限を最大化することによって訓練される。 複数のデータセットに対する実験結果から,RED-SDSは時系列セグメンテーションおよび競合予測性能において,技術状況に対する大幅な改善を実現することが示された。

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