論文の概要: SSDNet: State Space Decomposition Neural Network for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10251v1
• Date: Sun, 19 Dec 2021 20:35:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 04:14:12.181510
• Title: SSDNet: State Space Decomposition Neural Network for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: SSDNet: 時系列予測のための状態空間分解ニューラルネットワーク
• Authors: Yang Lin, Irena Koprinska, Mashud Rana
• Abstract要約: SSDNetは時系列予測のための新しいディープラーニングアプローチである。 トランスフォーマーアーキテクチャは、時間パターンを学習し、状態空間モデルのパラメータを推定するために使用される。 SSDNetは精度と速度の面で有効な手法であり,最先端のディープラーニングや統計的手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.311025156596578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present SSDNet, a novel deep learning approach for time series forecasting. SSDNet combines the Transformer architecture with state space models to provide probabilistic and interpretable forecasts, including trend and seasonality components and previous time steps important for the prediction. The Transformer architecture is used to learn the temporal patterns and estimate the parameters of the state space model directly and efficiently, without the need for Kalman filters. We comprehensively evaluate the performance of SSDNet on five data sets, showing that SSDNet is an effective method in terms of accuracy and speed, outperforming state-of-the-art deep learning and statistical methods, and able to provide meaningful trend and seasonality components.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列予測のための新しい深層学習手法であるSSDNetを提案する。 SSDNetはTransformerアーキテクチャと状態空間モデルを組み合わせることで、トレンドや季節的なコンポーネントを含む確率的かつ解釈可能な予測と、予測に重要な以前の時間ステップを提供する。 Transformerアーキテクチャは、時間パターンを学習し、カルマンフィルタを必要とせずに、状態空間モデルのパラメータを直接効率的に推定するために使用される。 5つのデータセットにおけるssdnetの性能を総合的に評価し,ssdnetは精度と速度の面で有効な手法であり,最先端のディープラーニングと統計的手法を上回っており,有意義な傾向と季節性成分を提供できることを示した。

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