論文の概要: Time-series Transformer Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11164v1
• Date: Mon, 23 May 2022 10:04:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 19:24:12.527939
• Title: Time-series Transformer Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 時系列変換器生成対応ネットワーク
• Authors: Padmanaba Srinivasan, William J. Knottenbelt
• Abstract要約: 本稿では,時系列データに特化して生じる制約について考察し,合成時系列を生成するモデルを提案する。 合成時系列データを生成するモデルには,(1)実列の段階的条件分布を捉えること,(2)実列全体の結合分布を忠実にモデル化すること,の2つの目的がある。 TsT-GANは、Transformerアーキテクチャを活用してデシラタを満足させ、その性能を5つのデータセット上の5つの最先端モデルと比較するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.254093731341154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Many real-world tasks are plagued by limitations on data: in some instances very little data is available and in others, data is protected by privacy enforcing regulations (e.g. GDPR). We consider limitations posed specifically on time-series data and present a model that can generate synthetic time-series which can be used in place of real data. A model that generates synthetic time-series data has two objectives: 1) to capture the stepwise conditional distribution of real sequences, and 2) to faithfully model the joint distribution of entire real sequences. Autoregressive models trained via maximum likelihood estimation can be used in a system where previous predictions are fed back in and used to predict future ones; in such models, errors can accrue over time. Furthermore, a plausible initial value is required making MLE based models not really generative. Many downstream tasks learn to model conditional distributions of the time-series, hence, synthetic data drawn from a generative model must satisfy 1) in addition to performing 2). We present TsT-GAN, a framework that capitalises on the Transformer architecture to satisfy the desiderata and compare its performance against five state-of-the-art models on five datasets and show that TsT-GAN achieves higher predictive performance on all datasets.
• Abstract（参考訳）: 現実のタスクの多くは、データ上の制限によって悩まされている: 非常に少ないデータしか利用できない場合や、プライバシーによって保護されている場合(GDPRなど)。 時系列データに特化して生じる制約を考察し,実データの代わりに使用できる合成時系列を生成するモデルを提案する。 時系列データを生成するモデルには,2つの目的がある。 1)実数列の段階的な条件分布を捉えること、及び 2) 実列全体の結合分布を忠実にモデル化する。 最大確率推定によってトレーニングされた自己回帰モデルは、以前の予測が入力され、将来の予測に使用されるシステムで使用できます。 さらに、MLEベースのモデルが実際には生成的でないように、妥当な初期値が必要である。 多くの下流タスクは時系列の条件分布をモデル化することを学ぶため、生成モデルから得られた合成データが満足しなければならない。 1) 実施の他,2) 実施する。 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャを活かしてデシデラータを満たし,その性能を5つのデータセット上の5つの最先端モデルと比較するフレームワークであるtst-ganについて述べる。

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