論文の概要: Task Embedding Temporal Convolution Networks for Transfer Learning
Problems in Renewable Power Time-Series Forecast
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13908v1
- Date: Fri, 29 Apr 2022 07:02:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-03 01:46:05.079923
- Title: Task Embedding Temporal Convolution Networks for Transfer Learning
Problems in Renewable Power Time-Series Forecast
- Title（参考訳）: 再生可能電力時系列予測におけるトランスファー学習問題のためのタスク埋め込み時間畳み込みネットワーク
- Authors: Jens Schreiber, Stephan Vogt and Bernhard Sick
- Abstract要約: 再生可能電力予測におけるマルチタスク学習と帰納的伝達学習のための多層パーセプトロンへのタスク埋め込みが導入された。
このアイデアを時間的畳み込みネットワークに拡張し、これらの季節性について検討する。
我々は再生可能電力予測のためのゼロショット学習を初めて提案し、たとえトレーニングデータが入手できなくても予測を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.039779583329608
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Task embeddings in multi-layer perceptrons for multi-task learning and
inductive transfer learning in renewable power forecasts have recently been
introduced. In many cases, this approach improves the forecast error and
reduces the required training data. However, it does not take the seasonal
influences in power forecasts within a day into account, i.e., the diurnal
cycle. Therefore, we extended this idea to temporal convolutional networks to
consider those seasonalities. We propose transforming the embedding space,
which contains the latent similarities between tasks, through convolution and
providing these results to the network's residual block. The proposed
architecture significantly improves up to 25 percent for multi-task learning
for power forecasts on the EuropeWindFarm and GermanSolarFarm dataset compared
to the multi-layer perceptron approach. Based on the same data, we achieve a
ten percent improvement for the wind datasets and more than 20 percent in most
cases for the solar dataset for inductive transfer learning without
catastrophic forgetting. Finally, we are the first proposing zero-shot learning
for renewable power forecasts to provide predictions even if no training data
is available.
- Abstract（参考訳）: 再生可能電力予測におけるマルチタスク学習と帰納的伝達学習のための多層パーセプトロンへのタスク埋め込みが最近導入された。
多くの場合、このアプローチは予測エラーを改善し、必要なトレーニングデータを削減する。
しかし、1日以内の電力予測、すなわち日周期の季節的影響は考慮されていない。
そこで,このアイデアを時間的畳み込みネットワークに拡張し,季節性を考慮した。
本稿では,ネットワークの残差ブロックに畳み込み,これらの結果を提供することにより,タスク間の潜在類似性を含む埋め込み空間の変換を提案する。
提案アーキテクチャはマルチタスク学習において,マルチ層パーセプトロンアプローチと比較して,EuropeWindFarm と GermanSolarFarm データセットのパワー予測を最大25%改善する。
同じデータに基づいて、風速データセットの10%改善を実現し、ほとんどの場合、大惨なことを忘れずに帰納学習のための太陽データセットの20%以上を達成しています。
最後に,再生可能エネルギー予測のためのゼロショット学習を初めて提案し,トレーニングデータがない場合でも予測を行う。
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