論文の概要: Time-Series Anomaly Detection with Implicit Neural Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11950v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 06:17:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 03:03:38.570784
• Title: Time-Series Anomaly Detection with Implicit Neural Representation
• Title（参考訳）: 暗黙的神経表現を用いた時系列異常検出
• Authors: Kyeong-Joong Jeong, Yong-Min Shin
• Abstract要約: Inlicit Neural Representation-based Anomaly Detection (INRAD)を提案する。 入力に時間がかかり、その時点で対応する値を出力する単純な多層パーセプトロンを訓練する。 そして,その表現誤りを異常検出のための異常スコアとして利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting anomalies in multivariate time-series data is essential in many real-world applications. Recently, various deep learning-based approaches have shown considerable improvements in time-series anomaly detection. However, existing methods still have several limitations, such as long training time due to their complex model designs or costly tuning procedures to find optimal hyperparameters (e.g., sliding window length) for a given dataset. In our paper, we propose a novel method called Implicit Neural Representation-based Anomaly Detection (INRAD). Specifically, we train a simple multi-layer perceptron that takes time as input and outputs corresponding values at that time. Then we utilize the representation error as an anomaly score for detecting anomalies. Experiments on five real-world datasets demonstrate that our proposed method outperforms other state-of-the-art methods in performance, training speed, and robustness.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列データの異常検出は多くの実世界のアプリケーションで必須である。 近年,様々な深層学習に基づく手法が時系列異常検出において大幅に改善されている。 しかし、既存の方法には、複雑なモデル設計による長いトレーニング時間や、与えられたデータセットの最適なハイパーパラメータ(例えば、スライディングウィンドウの長さ)を見つけるための高価なチューニング手順など、いくつかの制限がある。 本稿では,インプシットニューラル表現に基づく異常検出(INRAD)と呼ばれる新しい手法を提案する。 具体的には、入力に時間を要し、その時点で対応する値を出力する単純な多層パーセプトロンを訓練する。 次に,異常検出のための異常スコアとして表現誤差を利用する。 5つの実世界のデータセットにおける実験により,提案手法が性能,トレーニング速度,ロバスト性において,他の最先端手法よりも優れていることを証明した。

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