論文の概要: Don't Pay Attention to the Noise: Learning Self-supervised Representations of Light Curves with a Denoising Time Series Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02777v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 16:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 16:13:35.571069
• Title: Don't Pay Attention to the Noise: Learning Self-supervised Representations of Light Curves with a Denoising Time Series Transformer
• Title（参考訳）: ノイズに注意を払わない:デノイジング時系列変圧器を用いた光曲線の自己教師あり表現の学習
• Authors: Mario Morvan, Nikolaos Nikolaou, Kai Hou Yip, Ingo Waldmann
• Abstract要約: 我々は、DTST(Denoising Time Series Transformer)と呼ばれる単純なトランスモデルを提案する。 マスク対象のトレーニングにおいて,時系列データセットのノイズや外れ値の除去に優れることを示す。 我々は、トランジット系外惑星宇宙衛星(TESS)の実際の恒星光曲線に関する実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Astrophysical light curves are particularly challenging data objects due to the intensity and variety of noise contaminating them. Yet, despite the astronomical volumes of light curves available, the majority of algorithms used to process them are still operating on a per-sample basis. To remedy this, we propose a simple Transformer model -- called Denoising Time Series Transformer (DTST) -- and show that it excels at removing the noise and outliers in datasets of time series when trained with a masked objective, even when no clean targets are available. Moreover, the use of self-attention enables rich and illustrative queries into the learned representations. We present experiments on real stellar light curves from the Transiting Exoplanet Space Satellite (TESS), showing advantages of our approach compared to traditional denoising techniques.
• Abstract（参考訳）: 天体の光度曲線は、それらの強度と様々なノイズによって特に困難なデータオブジェクトである。 しかし、天文学的な量の光曲線が利用できるにもかかわらず、それらを処理するアルゴリズムの大部分は、まだサンプル単位で運用されている。 これを改善するために、Denoising Time Series Transformer (DTST)と呼ばれるシンプルなTransformerモデルを提案し、クリーンなターゲットが存在しない場合でも、マスクされた目標でトレーニングされた時系列のデータセットのノイズと外れ値の除去が優れていることを示す。 さらに、自己注意の使用により、学習した表現へのリッチでイラストラティブなクエリが可能になる。 我々は、トランジット系外惑星宇宙衛星(TESS)の実際の恒星光曲線の実験を行い、従来のデノナイジング技術と比較して、我々のアプローチの利点を示す。

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