論文の概要: HyperTime: Implicit Neural Representation for Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05836v1
- Date: Thu, 11 Aug 2022 14:05:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-12 13:30:41.589293
- Title: HyperTime: Implicit Neural Representation for Time Series
- Title（参考訳）: HyperTime: 時系列のための暗黙のニューラル表現
- Authors: Elizabeth Fons and Alejandro Sztrajman and Yousef El-laham and
Alexandros Iosifidis and Svitlana Vyetrenko
- Abstract要約: 暗黙の神経表現(INR)は、データの正確で解像度に依存しないエンコーディングを提供する強力なツールとして最近登場した。
本稿では、INRを用いて時系列の表現を分析し、再構成精度とトレーニング収束速度の点で異なるアクティベーション関数を比較した。
本稿では,INRを利用して時系列データセット全体の圧縮潜在表現を学習するハイパーネットワークアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 131.57172578210256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Implicit neural representations (INRs) have recently emerged as a powerful
tool that provides an accurate and resolution-independent encoding of data.
Their robustness as general approximators has been shown in a wide variety of
data sources, with applications on image, sound, and 3D scene representation.
However, little attention has been given to leveraging these architectures for
the representation and analysis of time series data. In this paper, we analyze
the representation of time series using INRs, comparing different activation
functions in terms of reconstruction accuracy and training convergence speed.
We show how these networks can be leveraged for the imputation of time series,
with applications on both univariate and multivariate data. Finally, we propose
a hypernetwork architecture that leverages INRs to learn a compressed latent
representation of an entire time series dataset. We introduce an FFT-based loss
to guide training so that all frequencies are preserved in the time series. We
show that this network can be used to encode time series as INRs, and their
embeddings can be interpolated to generate new time series from existing ones.
We evaluate our generative method by using it for data augmentation, and show
that it is competitive against current state-of-the-art approaches for
augmentation of time series.
- Abstract（参考訳）: 暗黙の神経表現(INR)は、データの正確で解像度に依存しないエンコーディングを提供する強力なツールとして最近登場した。
一般的な近似器としてのロバスト性は、画像、音、三次元シーン表現など、様々なデータソースで示されている。
しかし、時系列データの表現と分析にこれらのアーキテクチャを活用することにはほとんど注意が払われていない。
本稿では,inrsを用いた時系列表現を解析し,復元精度と学習収束速度の観点から異なるアクティベーション関数を比較した。
本稿では,これらのネットワークを時系列のインプテーションに活用し,非変量データと多変量データの両方に適用する方法を示す。
最後に,INRを利用して時系列データセット全体の圧縮潜在表現を学習するハイパーネットワークアーキテクチャを提案する。
時系列にすべての周波数が保存されるように、FFTベースの損失をガイドトレーニングに導入する。
このネットワークは,INRとして時系列をエンコードすることができ,その埋め込みを補間して既存の時系列から新たな時系列を生成することができる。
データ拡張に使用することで生成手法を評価するとともに,現在最先端の時系列拡張手法と競合することを示す。
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