論文の概要: Continual Learning for Multivariate Time Series Tasks with Variable Input Dimensions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06852v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 04:41:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-15 16:53:08.677082
• Title: Continual Learning for Multivariate Time Series Tasks with Variable Input Dimensions
• Title（参考訳）: 可変入力次元をもつ多変量時系列タスクの連続学習
• Authors: Vibhor Gupta, Jyoti Narwariya, Pankaj Malhotra, Lovekesh Vig, Gautam Shroff
• Abstract要約: このような環境で生じる2つの未調査の実践的課題に焦点をあてる。 タスクレベルで観測されると、タスクからデータを保存または再アクセスすることは許されません。 本稿では,標準的なリカレントニューラルネットワークを支援するために,グラフニューラルネットワークに基づく新しいコンディショニングモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.788813485815698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a sequence of related multivariate time series learning tasks, such as predicting failures for different instances of a machine from time series of multi-sensor data, or activity recognition tasks over different individuals from multiple wearable sensors. We focus on two under-explored practical challenges arising in such settings: (i) Each task may have a different subset of sensors, i.e., providing different partial observations of the underlying 'system'. This restriction can be due to different manufacturers in the former case, and people wearing more or less measurement devices in the latter (ii) We are not allowed to store or re-access data from a task once it has been observed at the task level. This may be due to privacy considerations in the case of people, or legal restrictions placed by machine owners. Nevertheless, we would like to (a) improve performance on subsequent tasks using experience from completed tasks as well as (b) continue to perform better on past tasks, e.g., update the model and improve predictions on even the first machine after learning from subsequently observed ones. We note that existing continual learning methods do not take into account variability in input dimensions arising due to different subsets of sensors being available across tasks, and struggle to adapt to such variable input dimensions (VID) tasks. In this work, we address this shortcoming of existing methods. To this end, we learn task-specific generative models and classifiers, and use these to augment data for target tasks. Since the input dimensions across tasks vary, we propose a novel conditioning module based on graph neural networks to aid a standard recurrent neural network. We evaluate the efficacy of the proposed approach on three publicly available datasets corresponding to two activity recognition tasks (classification) and one prognostics task (regression).
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複数センサの時系列データからマシンの異なるインスタンスの故障を予測するタスクや,複数のウェアラブルセンサから異なる個人に対するアクティビティ認識タスクなど,関連する多変量時系列学習タスクについて検討する。 このような環境で生じる2つの未調査の実践的課題に焦点をあてる。 (i)各タスクはセンサーの異なるサブセット、すなわち基盤となる「システム」の異なる部分的な観測を提供する。 この制限は、前者ではメーカーが異なり、後者では測定装置を着用している人が多かれ少なかれいるためである。 (ii)タスクレベルで観測されると、タスクからデータを保存または再アクセスすることは許されない。 これは、人の場合のプライバシーの配慮や、マシン所有者による法的制限による可能性がある。 それでも私たちは (a)完了したタスクからの経験を生かして、その後のタスクのパフォーマンスを向上させる (b)過去のタスク、例えば、モデルを更新し、その後観察したタスクから学習した後、最初のマシンでも予測を改善し続ける。 既存の連続学習手法は、タスク間で利用可能なセンサのサブセットが異なるため、入力次元の変動を考慮しておらず、そのような可変入力次元(VID)タスクに適応するのに苦労している。 本稿では,既存の手法の欠点に対処する。 この目的のために,タスク固有の生成モデルと分類器を学習し,対象タスクに対するデータ拡張に使用する。 タスク間の入力次元が異なるため,標準的なリカレントニューラルネットワークを支援するグラフニューラルネットワークに基づく新しいコンディショニングモジュールを提案する。 2つの活動認識タスク(分類)と1つの予後タスク(回帰)に対応する3つの公開データセットに対する提案手法の有効性を評価した。

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