論文の概要: Forecasting Multilinear Data via Transform-Based Tensor Autoregression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12201v1
- Date: Tue, 24 May 2022 16:56:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-25 18:24:29.746987
- Title: Forecasting Multilinear Data via Transform-Based Tensor Autoregression
- Title(参考訳): 変換に基づくテンソル自己回帰による多重線形データ予測
- Authors: Jackson Cates, Randy C. Hoover, Kyle Caudle, Cagri Ozdemir, Karen
Braman, David Machette
- Abstract要約: 本研究の目的は,時系列システムと多線形システムを組み合わせることで,これらの目標を達成することである。
従来の自己回帰手法を拡張して,L-Transform autoregressive (L-TAR) と命名した。
本稿では, 画像収集, ビデオシーケンス, 海面温度測定, 株価, ネットワークを含むデータセットに関する実験的検討を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the era of big data, there is an increasing demand for new methods for
analyzing and forecasting 2-dimensional data. The current research aims to
accomplish these goals through the combination of time-series modeling and
multilinear algebraic systems. We expand previous autoregressive techniques to
forecast multilinear data, aptly named the L-Transform Tensor autoregressive
(L-TAR for short). Tensor decompositions and multilinear tensor products have
allowed for this approach to be a feasible method of forecasting. We achieve
statistical independence between the columns of the observations through
invertible discrete linear transforms, enabling a divide and conquer approach.
We present an experimental validation of the proposed methods on datasets
containing image collections, video sequences, sea surface temperature
measurements, stock prices, and networks.
- Abstract(参考訳): ビッグデータの時代には,2次元データの解析と予測のための新たな方法の需要が高まっている。
本研究は,時系列モデリングと多線形代数システムを組み合わせて,これらの目標を達成することを目的としている。
従来の自己回帰手法を拡張し,L-Transform Tensor Autoregressive (L-TAR,略してL-Transform Tensor Autoregressive) と命名した。
テンソル分解と多線形テンソル積は、このアプローチを予測可能な方法として許容している。
我々は、可逆離散線型変換により観測列間の統計的独立性を達成し、分割と征服のアプローチを可能にする。
本稿では,画像収集,映像シーケンス,海面温度測定,株価,ネットワークを含むデータセットにおける提案手法の実験的検証を行う。
関連論文リスト
- Joint Distributional Learning via Cramer-Wold Distance [0.7614628596146602]
高次元データセットの共分散学習を容易にするために,クレーマー-ウォルド距離正規化を導入し,クレーマー-ウォルド距離正規化法を提案する。
また、フレキシブルな事前モデリングを可能にする2段階学習手法を導入し、集約後と事前分布のアライメントを改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T05:24:23Z) - Representation Transfer Learning via Multiple Pre-trained models for
Linear Regression [3.5788754401889014]
サンプルが少ないデータ領域(ターゲット)で線形回帰モデルを学習する問題を考察する。
学習を支援するために、私たちは、潜在的に異なるデータドメインでトレーニングされた事前訓練された回帰モデルセットを提供しています。
対象モデルを構築するための表現伝達に基づく学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T19:35:24Z) - Multi-Linear Kernel Regression and Imputation in Data Manifolds [12.15802365851407]
本稿では、データ回帰とインプットのための効率的なマルチ線形非パラメトリック近似フレームワークとその動的磁気共鳴イメージング(dMRI)への応用について紹介する。
データ特徴は、ヒルベルト空間を再現するカーネルに埋め込まれた滑らかな多様体に、あるいは近くに存在すると仮定される。ランドマーク点は、接空間の概念を滑らかに模倣する線形近似パッチにより、特徴の点雲を記述するために特定される。
マルチ線形モデルは次元の削減に影響を及ぼし、効率的な計算を可能にし、トレーニングデータや追加情報なしでデータパターンとその幾何学を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-06T12:58:52Z) - VTAE: Variational Transformer Autoencoder with Manifolds Learning [144.0546653941249]
深層生成モデルは、多くの潜伏変数を通して非線形データ分布の学習に成功している。
ジェネレータの非線形性は、潜在空間がデータ空間の不満足な射影を示し、表現学習が不十分になることを意味する。
本研究では、測地学と正確な計算により、深部生成モデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-03T13:13:19Z) - TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series [76.71406465526454]
時間変化量の推定は、医療や金融などの分野における意思決定の基本的な構成要素である。
本稿では,アテンションベースデコーダを用いて関節分布を推定する多元的手法を提案する。
本研究では,本モデルが実世界の複数のデータセットに対して最先端の予測を生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T21:37:29Z) - Time varying regression with hidden linear dynamics [74.9914602730208]
線形力学系に従って未知のパラメータが進化することを前提とした時間変化線形回帰モデルを再検討する。
反対に、基礎となる力学が安定である場合、このモデルのパラメータは2つの通常の最小二乗推定と組み合わせることで、データから推定できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-29T23:37:06Z) - Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic
Time Series Forecasting [4.1573460459258245]
拡散確率モデル(拡散確率モデル)は、スコアマッチングやエネルギーベースの手法と密接に結びついている潜在変数モデルのクラスである。
我々のモデルは、データ可能性の変動境界を最適化して勾配を学習し、推論時にホワイトノイズを関心の分布のサンプルに変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T15:46:10Z) - Two-step penalised logistic regression for multi-omic data with an
application to cardiometabolic syndrome [62.997667081978825]
我々は,各層で変数選択を行うマルチオミックロジスティック回帰に対する2段階のアプローチを実装した。
私たちのアプローチは、可能な限り多くの関連する予測子を選択することを目標とすべきです。
提案手法により,分子レベルでの心筋メタボリックシンドロームの特徴を同定することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-01T10:36:27Z) - Variational Hyper RNN for Sequence Modeling [69.0659591456772]
本稿では,時系列データにおける高変数の取得に優れる新しい確率的シーケンスモデルを提案する。
提案手法では,時間潜時変数を用いて基礎となるデータパターンに関する情報をキャプチャする。
提案手法の有効性を,合成および実世界のシーケンシャルデータに示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T19:30:32Z) - Convolutional Tensor-Train LSTM for Spatio-temporal Learning [116.24172387469994]
本稿では,ビデオシーケンスの長期相関を効率的に学習できる高次LSTMモデルを提案する。
これは、時間をかけて畳み込み特徴を組み合わせることによって予測を行う、新しいテンソルトレインモジュールによって達成される。
この結果は,幅広いアプリケーションやデータセットにおいて,最先端のパフォーマンス向上を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T05:00:01Z) - Predicting Multidimensional Data via Tensor Learning [0.0]
本研究では,本データセットの内在的多次元構造を保持するモデルを開発する。
モデルパラメータを推定するために、オルタネート・リースト・スクエアスアルゴリズムを開発した。
提案モデルは,予測文献に存在するベンチマークモデルより優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-11T11:57:07Z)
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。