論文の概要: Stacked Residuals of Dynamic Layers for Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12457v1
• Date: Fri, 25 Feb 2022 01:50:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 14:31:49.563617
• Title: Stacked Residuals of Dynamic Layers for Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 時系列異常検出のための動的層の積み重ね残余
• Authors: L. Zancato, A. Achille, G. Paolini, A. Chiuso, S. Soatto
• Abstract要約: 多変量時系列における異常検出を行うために,終端から終端までの微分可能なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャは、信号の線形予測可能なコンポーネントを分離するために設計された動的システムのカスケードである。 異常検出器は、予測残差の時間的構造を利用して、孤立した点異常とセットポイントの変化の両方を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an end-to-end differentiable neural network architecture to perform anomaly detection in multivariate time series by incorporating a Sequential Probability Ratio Test on the prediction residual. The architecture is a cascade of dynamical systems designed to separate linearly predictable components of the signal such as trends and seasonality, from the non-linear ones. The former are modeled by local Linear Dynamic Layers, and their residual is fed to a generic Temporal Convolutional Network that also aggregates global statistics from different time series as context for the local predictions of each one. The last layer implements the anomaly detector, which exploits the temporal structure of the prediction residuals to detect both isolated point anomalies and set-point changes. It is based on a novel application of the classic CUMSUM algorithm, adapted through the use of a variational approximation of f-divergences. The model automatically adapts to the time scales of the observed signals. It approximates a SARIMA model at the get-go, and auto-tunes to the statistics of the signal and its covariates, without the need for supervision, as more data is observed. The resulting system, which we call STRIC, outperforms both state-of-the-art robust statistical methods and deep neural network architectures on multiple anomaly detection benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 予測残差に逐次確率比テストを導入することにより,多変量時系列における異常検出を行う,エンドツーエンドの微分可能なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャは、トレンドや季節といった信号の線形予測可能なコンポーネントを非線形のコンポーネントから分離するために設計された動的システムのカスケードである。 前者は局所線形動的層によってモデル化され、その残余は、各時系列のグローバル統計をそれぞれの局所的な予測のコンテキストとして集約する一般的な時間畳み込みネットワークに供給される。 最後の層は異常検出器を実装し、予測残差の時間構造を利用して孤立点異常とセットポイント変化の両方を検出する。 これは従来のCUMSUMアルゴリズムの新たな応用に基づいており、f-divergencesの変分近似を用いて適応されている。 モデルは観測された信号の時間スケールに自動的に適応する。 受信時にSARIMAモデルを近似し、より多くのデータが観測されるため、監視を必要とせず、信号とその共変量の統計を自動チューニングする。 STRICと呼ばれる結果のシステムは、複数の異常検出ベンチマーク上で、最先端の堅牢な統計手法とディープニューラルネットワークアーキテクチャの両方を上回ります。

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