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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08060v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 12:41:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 21:39:16.326748
• 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: XIRP(Extended Intertemporal Return Plot)という時系列の2次元画像表現を提案する。 提案手法は, 時間間時系列のダイナミクスをスケール不変かつ可逆的に捉え, トレーニング時間を短縮し, サンプル品質を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.541582055558865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models for images have gained significant attention in computer vision and natural language processing due to their ability to generate realistic samples from complex data distributions. To leverage the advances of image-based generative models for the time series domain, we propose a two-dimensional image representation for time series, the Extended Intertemporal Return Plot (XIRP). Our approach captures the intertemporal time series dynamics in a scale-invariant and invertible way, reducing training time and improving sample quality. We benchmark synthetic XIRPs obtained by an off-the-shelf Wasserstein GAN with gradient penalty (WGAN-GP) to other image representations and models regarding similarity and predictive ability metrics. Our novel, validated image representation for time series consistently and significantly outperforms a state-of-the-art RNN-based generative model regarding predictive ability. Further, we introduce an improved stochastic inversion to substantially improve simulation quality regardless of the representation and provide the prospect of transfer potentials in other domains.
• Abstract（参考訳）: 画像生成モデルは、複雑なデータ分布から現実的なサンプルを生成する能力により、コンピュータビジョンと自然言語処理に大きな注目を集めている。 時系列領域における画像ベース生成モデルの進歩を活用するために,時系列の2次元画像表現である拡張時空間回帰プロット(XIRP)を提案する。 提案手法は,時間間時系列のダイナミクスをスケール不変かつ可逆的に捉え,トレーニング時間を短縮し,サンプル品質を向上させる。 我々は,WGAN-GPを用いた市販のワッサースタインGANによる合成XIRPを,類似性や予測能力の指標に関する他の画像表現やモデルと比較した。 時系列の検証画像表現は, 予測能力に関する最先端のRNNベース生成モデルにおいて, 連続的かつ顕著に優れる。 さらに,表現によらずシミュレーション品質が大幅に向上する確率的インバージョンを導入し,他の領域における伝達ポテンシャルの展望を提供する。

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