論文の概要: Task-aware Similarity Learning for Event-triggered Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08159v1
• Date: Sun, 17 Jul 2022 12:54:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 15:04:08.164008
• Title: Task-aware Similarity Learning for Event-triggered Time Series
• Title（参考訳）: イベントトリガ付き時系列のためのタスク認識類似性学習
• Authors: Shaoyu Dou, Kai Yang, Yang Jiao, Chengbo Qiu, Kui Ren
• Abstract要約: 本研究の目的は,未ラベルのイベントトリガー時系列間のタスク認識類似性を学習可能な教師なし学習フレームワークを開発することである。 提案するフレームワークは,さまざまなイベントトリガー時系列の類似性をモデル化し,学習するための体系的なアプローチを実現するための,ステップストーンの提供を目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.101509208153804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Time series analysis has achieved great success in diverse applications such as network security, environmental monitoring, and medical informatics. Learning similarities among different time series is a crucial problem since it serves as the foundation for downstream analysis such as clustering and anomaly detection. It often remains unclear what kind of distance metric is suitable for similarity learning due to the complex temporal dynamics of the time series generated from event-triggered sensing, which is common in diverse applications, including automated driving, interactive healthcare, and smart home automation. The overarching goal of this paper is to develop an unsupervised learning framework that is capable of learning task-aware similarities among unlabeled event-triggered time series. From the machine learning vantage point, the proposed framework harnesses the power of both hierarchical multi-scale sequence autoencoders and Gaussian Mixture Model (GMM) to effectively learn the low-dimensional representations from the time series. Finally, the obtained similarity measure can be easily visualized for explaining. The proposed framework aspires to offer a stepping stone that gives rise to a systematic approach to model and learn similarities among a multitude of event-triggered time series. Through extensive qualitative and quantitative experiments, it is revealed that the proposed method outperforms state-of-the-art methods considerably.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析は、ネットワークセキュリティ、環境モニタリング、医療情報学など様々な分野で大きな成功を収めている。 クラスタリングや異常検出といった下流解析の基礎となるため、さまざまな時系列間の類似性を学ぶことは重要な問題である。 自動運転、対話型ヘルスケア、スマートホームオートメーションなど、さまざまなアプリケーションに共通するイベントトリガーセンシングから発生した時系列の複雑な時間的ダイナミクスのため、類似性学習にどのような距離メトリックが適しているかは、しばしば不明である。 本研究の目的は,ラベル付きイベントトリガー付き時系列間のタスク認識類似性を学習可能な教師なし学習フレームワークの開発である。 機械学習の優位点から、提案フレームワークは階層型マルチスケールシーケンスオートエンコーダとガウス混合モデル(GMM)の両方のパワーを利用して、時系列から低次元表現を効果的に学習する。 最後に、得られた類似度尺度を簡単に可視化して説明することができる。 提案するフレームワークは,さまざまなイベントトリガー時系列の類似性をモデル化し,学習するための体系的なアプローチを実現するための,ステップストーンの提供を目指している。 広範な質的・定量的実験により,提案手法が最先端手法を大幅に上回ることが明らかとなった。

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