論文の概要: Leveraging Image-based Generative Adversarial Networks for Time Series Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08060v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 11:55:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 20:46:55.712776
• Title: Leveraging Image-based Generative Adversarial Networks for Time Series Generation
• Title（参考訳）: 時系列生成のための画像ベース生成広告ネットワークの活用
• Authors: Justin Hellermann, Stefan Lessmann
• Abstract要約: 本稿では,時系列生成における画像ベース生成対向ネットワークの利用を容易にするために,時間的回帰プロット表現を提案する。 IRPは、厳格な勾配ペナルティを持つ既製のワッサースタインGANを現実的な時系列のサンプリングに利用でき、特殊なRNNベースのGANよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9571232160914365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models synthesize image data with great success regarding sampling quality, diversity and feature disentanglement. Generative models for time series lack these benefits due to a missing representation, which captures temporal dynamics and allows inversion for sampling. The paper proposes the intertemporal return plot (IRP) representation to facilitate the use of image-based generative adversarial networks for time series generation. The representation proves effective in capturing time series characteristics and, compared to alternative representations, benefits from invertibility and scale-invariance. Empirical benchmarks confirm these features and demonstrate that the IRP enables an off-the-shelf Wasserstein GAN with gradient penalty to sample realistic time series, which outperform a specialized RNN-based GAN, while simultaneously reducing model complexity.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、サンプリング品質、多様性、特徴の絡み合いに関して大きな成功を収めた画像データを合成する。 時系列生成モデルは、時間的ダイナミクスを捉え、サンプリングの反転を可能にする表現の欠如によるこれらの利点を欠いている。 本稿では,時系列生成における画像ベース生成対向ネットワークの利用を容易にするために,時間的回帰プロット(IRP)表現を提案する。 この表現は時系列特性のキャプチャに有効であり、他の表現と比較して可逆性とスケール不変性による利点が証明される。 実験的なベンチマークによってこれらの特徴が確認され、IRPが標準のワッサースタインGANに勾配のペナルティを付与し、特殊なRNNベースのGANより優れ、同時にモデルの複雑さを低減できることを示した。

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