論文の概要: SOM-CPC: Unsupervised Contrastive Learning with Self-Organizing Maps for Structured Representations of High-Rate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15875v1
• Date: Tue, 31 May 2022 15:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 17:26:59.354887
• Title: SOM-CPC: Unsupervised Contrastive Learning with Self-Organizing Maps for Structured Representations of High-Rate Time Series
• Title（参考訳）: SOM-CPC:高次時系列構造表現のための自己組織化マップを用いた教師なしコントラスト学習
• Authors: Iris A.M. Huijben, Arthur A. Nijdam, Sebastiaan Overeem, Merel M. van Gilst, Ruud J.G. van Sloun
• Abstract要約: 本稿では,CPC(Contrastive Predictive Coding)とSOM(Self-Organizing Map)を併用したSOM-CPCモデルを提案する。 我々は,SOM-CPCがDLとSOMを組み合わせた強力なベースラインモデルより優れる合成・実生活医療・オーディオデータについて述べる。 SOM-CPCは、高速なデータストリームで潜伏パターンを公開する大きな可能性があり、多くの異なるプロセスやシステムに対するより良い理解に寄与する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.074319429090092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Continuous monitoring with an ever-increasing number of sensors has become ubiquitous across many application domains. Acquired data are typically high-dimensional and difficult to interpret, but they are also hypothesized to lie on a lower-dimensional manifold. Many deep learning (DL) models aim to identify this manifold, but do not promote structure nor interpretability. We propose the SOM-CPC model, which jointly optimizes Contrastive Predictive Coding (CPC), and a Self-Organizing Map (SOM) to find such an organized manifold. We address a largely unexplored and challenging set of scenarios comprising high-rate time series, and show on synthetic and real-life medical and audio data that SOM-CPC outperforms strong baseline models that combine DL with SOMs. SOM-CPC has great potential to expose latent patterns in high-rate data streams, and may therefore contribute to a better understanding of many different processes and systems.
• Abstract（参考訳）: センサの数が増え続ける継続的監視は、多くのアプリケーションドメインで広く行われている。 取得されたデータは典型的には高次元で解釈が難しいが、それらは低次元多様体上にあると仮定される。 多くのディープラーニング(dl)モデルは、この多様体を識別することを目指しているが、構造や解釈性は促進しない。 本稿では,CPC(Contrastive Predictive Coding)とSOM(Self-Organizing Map)を併用したSOM-CPCモデルを提案する。 我々は、高レート時系列を含むほとんど探索されていない難解なシナリオに対処し、SOM-CPCがDLとSOMを組み合わせた強力なベースラインモデルより優れる合成および実生活医療およびオーディオデータを示す。 SOM-CPCは、高速なデータストリームで潜伏パターンを公開する大きな可能性があり、多くの異なるプロセスやシステムに対するより良い理解に寄与する可能性がある。

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