論文の概要: VNIbCReg: VIbCReg with Neighboring-Invariance and better-Covariance Evaluated on Non-stationary Seismic Signal Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02697v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 09:48:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 14:17:47.854711
• Title: VNIbCReg: VIbCReg with Neighboring-Invariance and better-Covariance Evaluated on Non-stationary Seismic Signal Time Series
• Title（参考訳）: VNIbCReg: VIbCRegによる非定常地震信号時系列の評価
• Authors: Daesoo Lee, Erlend Aune, Nad\`ege Langet, and Jo Eidsvik
• Abstract要約: VICRegはコンピュータビジョンで提案され、画像のランダムな作物の表現を引いて学習する。 本研究では,VICReg-style法とTNCの組み合わせが,非定常時系列上でのSSLに非常に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3149883354098941
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the latest self-supervised learning (SSL) methods, VICReg, showed a great performance both in the linear evaluation and the fine-tuning evaluation. However, VICReg is proposed in computer vision and it learns by pulling representations of random crops of an image while maintaining the representation space by the variance and covariance loss. However, VICReg would be ineffective on non-stationary time series where different parts/crops of input should be differently encoded to consider the non-stationarity. Another recent SSL proposal, Temporal Neighborhood Coding (TNC) is effective for encoding non-stationary time series. This study shows that a combination of a VICReg-style method and TNC is very effective for SSL on non-stationary time series, where a non-stationary seismic signal time series is used as an evaluation dataset.
• Abstract（参考訳）: 最新の自己教師付き学習(SSL)手法であるVICRegは線形評価と微調整評価の両方において優れた性能を示した。 しかし、VICRegはコンピュータビジョンにおいて提案され、分散と共分散損失による表現空間を維持しながら、画像のランダムな作物の表現を引いて学習する。 しかし、VICRegは、入力の異なる部分/クロップが非定常性を考えるために異なるエンコードされるような非定常時系列では効果がない。 もうひとつの最近のSSL提案であるTNC(Temporal Neighborhood Coding)は、非定常時系列の符号化に有効である。 本研究では,非定常地震信号時系列を評価データセットとして使用する非定常時系列上で,VICReg方式とTNCの組み合わせがSSLに非常に有効であることを示す。

関連論文リスト

• Continuous-Time Linear Positional Embedding for Irregular Time Series Forecasting [14.038703353884033]
  時間情報を符号化する連続線形関数を学習するCTLPEを提案する。 CTLPEは、様々な不規則にサンプリングされた時系列データセットで既存の技術より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T08:46:18Z)
• Multi-Source and Test-Time Domain Adaptation on Multivariate Signals using Spatio-Temporal Monge Alignment [59.75420353684495]
  コンピュータビジョンやバイオメディカルデータなどの信号に対する機械学習の応用は、ハードウェアデバイスやセッション記録にまたがる変動のため、しばしば課題に直面している。 本研究では,これらの変動を緩和するために,時空間モンジュアライメント(STMA)を提案する。 我々はSTMAが、非常に異なる設定で取得したデータセット間で、顕著で一貫したパフォーマンス向上をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T13:33:38Z)
• Graph Spatiotemporal Process for Multivariate Time Series Anomaly Detection with Missing Values [67.76168547245237]
  本稿では,グラフ時間過程と異常スコアラを用いて異常を検出するGST-Proという新しいフレームワークを提案する。 実験結果から,GST-Pro法は時系列データ中の異常を効果的に検出し,最先端の手法より優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T10:10:16Z)
• CARLA: Self-supervised Contrastive Representation Learning for Time Series Anomaly Detection [53.83593870825628]
  時系列異常検出(TSAD)の主な課題は、多くの実生活シナリオにおいてラベル付きデータの欠如である。 既存の異常検出手法の多くは、教師なしの方法で非ラベル時系列の正常な振る舞いを学習することに焦点を当てている。 本稿では,時系列異常検出のためのエンドツーエンドの自己教師型コントラアスティブ表現学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T04:45:56Z)
• An Information-Theoretic Perspective on Variance-Invariance-Covariance Regularization [52.44068740462729]
  我々は、VICRegの目的に関する情報理論的な視点を示す。 我々は、VICRegの一般化を導出し、下流タスクに固有の利点を明らかにした。 既存のSSL技術よりも優れた情報理論の原理から派生したSSL手法のファミリーを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-01T16:36:25Z)
• Dynamic Sparse Network for Time Series Classification: Learning What to "see'' [17.705879794117912]
  時系列分類のための疎接続を有する動的スパースネットワーク(DSN)を提案する。 各スパース層のカーネルはスパースであり、動的スパーストレーニングによって制約領域の下で探索することができるため、リソースコストを削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T20:32:27Z)
• Sequence Transduction with Graph-based Supervision [96.04967815520193]
  ラベルのグラフ表現を受け入れるためにRNN-T損失を一般化するトランスデューサ目的関数を提案する。 CTC型格子を用いたトランスデューサベースのASRは,標準RNN-Tよりも優れた結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T21:51:42Z)
• Time Series Classification Using Convolutional Neural Network On Imbalanced Datasets [0.0]
  時系列分類(TSC)はその幅広い用途のために文学において多くの注目を集めている。 本稿では、サンプリングベースとアルゴリズムアプローチの両方を用いて、不均衡問題に対処する。 不均衡比が高いにもかかわらず、シミュレーションされたTwoPatternsデータセットではFスコアが97.6%に達する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-10T10:02:14Z)
• Unsupervised Representation Learning for Time Series with Temporal Neighborhood Coding [8.45908939323268]
  非定常時系列に対する一般化可能な表現を学習するための自己教師型フレームワークを提案する。 我々のモチベーションは、時系列データの動的性質をモデル化する能力が特に有用である医療分野に起因している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T19:53:24Z)
• Automatic Registration and Clustering of Time Series [7.822816087275812]
  本稿では,クラスタリング問題における時系列自動アライメント手法を提案する。 我々の手法であるTROUT(Optimal Unitary Transformations)を用いた時間的登録は,時系列間の新たな相同性尺度に基づいている。 最適化の定式化に新しい尺度を組み込むことで、計算と統計のパフォーマンスの既知の利点を保ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T21:51:21Z)
• Change Point Detection in Time Series Data using Autoencoders with a Time-Invariant Representation [69.34035527763916]
  変化点検出(CPD)は、時系列データにおける急激な特性変化を見つけることを目的としている。 近年のCDD法は、深層学習技術を用いる可能性を示したが、信号の自己相関統計学におけるより微妙な変化を識別する能力に欠けることが多い。 我々は、新しい損失関数を持つオートエンコーダに基づく手法を用い、使用済みオートエンコーダは、CDDに適した部分的な時間不変表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T15:03:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。