論文の概要: Deep learning model solves change point detection for multiple change
types
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07403v1
- Date: Fri, 15 Apr 2022 09:44:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-18 18:20:39.878931
- Title: Deep learning model solves change point detection for multiple change
types
- Title(参考訳): 深層学習モデルが複数の変化型に対する変化点検出を解く
- Authors: Alexander Stepikin, Evgenia Romanenkova, Alexey Zaytsev
- Abstract要約: 変更点検出は、データ分散の急激な障害をキャッチすることを目的としている。
本稿では,マルチディストリビューションシナリオにおけるアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 69.77452691994712
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: A change points detection aims to catch an abrupt disorder in data
distribution. Common approaches assume that there are only two fixed
distributions for data: one before and another after a change point. Real-world
data are richer than this assumption. There can be multiple different
distributions before and after a change. We propose an approach that works in
the multiple-distributions scenario. Our approach learn representations for
semi-structured data suitable for change point detection, while a common
classifiers-based approach fails. Moreover, our model is more robust, when
predicting change points. The datasets used for benchmarking are sequences of
images with and without change points in them.
- Abstract(参考訳): 変更点検出は、データ分散の急激な障害をキャッチすることを目的としている。
一般的なアプローチでは、データの固定分布は2つしかないと仮定している。
現実世界のデータはこの仮定よりも豊かだ。
変更前後に複数の異なる分布が存在する可能性がある。
本稿では,マルチディストリビューションシナリオにおけるアプローチを提案する。
提案手法は,変化点検出に適した半構造化データの表現を学習する一方で,共通分類器に基づくアプローチは失敗する。
さらに、我々のモデルは変化点を予測するときにより堅牢です。
ベンチマークに使用されるデータセットは、変更点のない画像のシーケンスである。
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