Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hankel low-rank approximation and completion in time series analysis and forecasting: a brief review

論文の概要: Hankel low-rank approximation and completion in time series analysis and forecasting: a brief review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05103v1
Date: Fri, 10 Jun 2022 13:50:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-13 14:55:51.507556
Title: Hankel low-rank approximation and completion in time series analysis and forecasting: a brief review
Title（参考訳）: 時系列解析と予測におけるハンケル低ランク近似と完備化--簡単なレビュー
Authors: Jonathan Gillard, Konstantin Usevich (CRAN)
Abstract要約: 我々は,ハンケルの低ランク近似と完備化に関する研究について,特に時系列解析と予測にこの方法論をどのように利用できるかに注目した。まず、問題の可能な定式化を説明し、グローバルな最適解を得るための関連するトピックや課題について解説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we offer a review and bibliography of work on Hankel low-rank approximation and completion, with particular emphasis on how this methodology can be used for time series analysis and forecasting. We begin by describing possible formulations of the problem and offer commentary on related topics and challenges in obtaining globally optimal solutions. Key theorems are provided, and the paper closes with some expository examples.
Abstract（参考訳）: 本稿では,この手法を時系列解析や予測にどのように活用できるかを特に強調して,ハンケル低ランク近似と完備化の研究のレビューと書誌化を行う。まず、問題の可能な定式化を説明し、グローバルな最適解を得るための関連するトピックや課題について解説する。重要な定理が提供され、論文はいくつかの例で閉じる。

関連論文リスト

Anomaly Prediction: A Novel Approach with Explicit Delay and Horizon [1.8816077341295625]
本稿では,時系列異常予測に時間的情報を直接組み込んだ新しい手法を提案する。本研究は, 時間的, 正確な異常予測を行う上で, 提案手法の有効性を実証し, 今後の研究のための新しいベンチマークを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-08T11:22:52Z)
Fine-Grained Zero-Shot Learning: Advances, Challenges, and Prospects [84.36935309169567]
ゼロショット学習(ZSL)における微粒化解析の最近の進歩を概観する。まず、各カテゴリの詳細な分析を行い、既存の手法と手法の分類について述べる。次に、ベンチマークを要約し、公開データセット、モデル、実装、およびライブラリとしての詳細について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-31T11:51:24Z)
Improving Forecasts for Heterogeneous Time Series by "Averaging", with Application to Food Demand Forecast [0.609170287691728]
本稿では,k-Nearest Neighbor方式で近隣地区を構築するために,動的時間ワープの類似度を利用した一般的なフレームワークを提案する。平均化を行ういくつかの方法が提案され、理論的議論は平均化が予測に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-12T13:52:30Z)
Best-Effort Adaptation [62.00856290846247]
本稿では, 試料再重み付け法に関する新しい理論的解析を行い, 試料再重み付け法を一様に保持する境界について述べる。これらの境界が、我々が詳細に議論する学習アルゴリズムの設計を導く方法を示す。本稿では,本アルゴリズムの有効性を実証する一連の実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-10T00:09:07Z)
SNaC: Coherence Error Detection for Narrative Summarization [73.48220043216087]
SNaCは長文の微粒化アノテーションに根ざした物語コヒーレンス評価フレームワークである。本稿では,生成した物語要約におけるコヒーレンスエラーの分類法を開発し,150冊の本や映画の脚本要約にまたがる6.6k文のスパンレベルアノテーションを収集する。我々の研究は、最先端の要約モデルによって生成されるコヒーレンスエラーの最初の特徴と、群衆アノテータからコヒーレンス判断を引き出すためのプロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-19T16:01:47Z)
An Analysis of Ensemble Sampling [28.18592417451813]
アンサンブルサンプリングは、モデルパラメータの正確な後部分布を維持する際に、トンプソンサンプリングの実用的な近似として機能する。線形バンディット問題にアンサンブルサンプリングを適用する際に望ましい振る舞いを確実にするベイズ後悔境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-02T18:41:22Z)
Massive feature extraction for explaining and foretelling hydroclimatic time series forecastability at the global scale [0.0]
本稿では,記述時系列の特徴と実時間時系列予測可能性の関係について検討する。このフレームワークを3つのグローバルデータセットに適用する。 Nash-Sutcliffe効率のこの予測可能性は、いくつかの記述的特徴と強く関連している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-25T19:15:19Z)
Forecasting: theory and practice [65.71277206849244]
本稿は、理論と予測の実践について、非体系的なレビューを提供する。我々は、幅広い理論的、最先端のモデル、方法、原則、アプローチの概要を提供する。そして、そのような理論概念が様々な実生活の文脈でどのように適用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-04T16:56:44Z)
Revisiting the Sample Complexity of Sparse Spectrum Approximation of Gaussian Processes [60.479499225746295]
本稿では,ガウス過程に対して,パラメータ空間全体に対して同時に保持可能な保証付きスケーラブルな近似を導入する。我々の近似は、スパーススペクトルガウス過程(SSGP)のための改良されたサンプル複雑性解析から得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-17T05:41:50Z)
Video Prediction via Example Guidance [156.08546987158616]
ビデオ予測タスクでは、将来のコンテンツとダイナミクスのマルチモーダルな性質を捉えることが大きな課題である。本研究では,有効な将来状態の予測を効果的に行うための,シンプルで効果的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-03T14:57:24Z)

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。