論文の概要: Architectural Optimization and Feature Learning for High-Dimensional Time Series Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13486v1
• Date: Sun, 27 Feb 2022 23:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 17:44:28.091758
• Title: Architectural Optimization and Feature Learning for High-Dimensional Time Series Datasets
• Title（参考訳）: 高次元時系列データセットのアーキテクチャ最適化と特徴学習
• Authors: Robert E. Colgan, Jingkai Yan, Zsuzsa M\'arka, Imre Bartos, Szabolcs M\'arka, and John N. Wright
• Abstract要約: 重力波検出器における過渡ノイズアーチファクトの存在を予測する問題について検討する。 従来の技術と比較して誤差率を60%以上削減するモデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7388859384645262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As our ability to sense increases, we are experiencing a transition from data-poor problems, in which the central issue is a lack of relevant data, to data-rich problems, in which the central issue is to identify a few relevant features in a sea of observations. Motivated by applications in gravitational-wave astrophysics, we study the problem of predicting the presence of transient noise artifacts in a gravitational wave detector from a rich collection of measurements from the detector and its environment. We argue that feature learning--in which relevant features are optimized from data--is critical to achieving high accuracy. We introduce models that reduce the error rate by over 60\% compared to the previous state of the art, which used fixed, hand-crafted features. Feature learning is useful not only because it improves performance on prediction tasks; the results provide valuable information about patterns associated with phenomena of interest that would otherwise be undiscoverable. In our application, features found to be associated with transient noise provide diagnostic information about its origin and suggest mitigation strategies. Learning in high-dimensional settings is challenging. Through experiments with a variety of architectures, we identify two key factors in successful models: sparsity, for selecting relevant variables within the high-dimensional observations; and depth, which confers flexibility for handling complex interactions and robustness with respect to temporal variations. We illustrate their significance through systematic experiments on real detector data. Our results provide experimental corroboration of common assumptions in the machine-learning community and have direct applicability to improving our ability to sense gravitational waves, as well as to many other problem settings with similarly high-dimensional, noisy, or partly irrelevant data.
• Abstract（参考訳）: 検出能力が増加するにつれて、中心となる問題は関連するデータの欠如であり、中心となる問題は観測の海にあるいくつかの重要な特徴を特定することにあるデータ豊富な問題へと移行しています。 重力波天体物理学の応用により、重力波検出器における過渡ノイズアーティファクトの存在を検知器とその環境からの豊富な測定結果から予測する問題を研究する。 関連する機能をデータから最適化した機能学習は,高い精度を達成する上で重要である。 本研究では,手作りの固定的特徴を用いた先行技術と比較して,誤差率を60%以上低減するモデルを提案する。 機能学習は、予測タスクのパフォーマンスが向上するだけでなく、興味をそそられる現象に関連するパターンに関する貴重な情報を提供するために役立つ。 本アプリケーションでは,過渡雑音に関連する特徴が,その発生源の診断情報を提供し,緩和戦略を提案する。 高次元設定での学習は難しい。 様々なアーキテクチャを用いた実験により、高次元観測における関連する変数を選択するための空間性と、時間的変動に対する複雑な相互作用やロバスト性を扱うための柔軟性を示す深さという、モデルの成功における2つの重要な要素を同定する。 実際の検出器データに対する系統的な実験を通じて,その意義を説明する。 この結果は,機械学習コミュニティにおける一般的な仮定を実験的に検証し,重力波を感知する能力の向上に直接的な適用性を持たせるとともに,同様に高次元,雑音,あるいは部分的に無関係なデータを含む多くの問題設定にも適用可能である。

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