論文の概要: Latent Neural Stochastic Differential Equations for Change Point Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10317v2
• Date: Wed, 4 Oct 2023 10:47:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 22:51:53.687704
• Title: Latent Neural Stochastic Differential Equations for Change Point Detection
• Title（参考訳）: 変化点検出のための潜在確率微分方程式
• Authors: Artem Ryzhikov, Mikhail Hushchyn and Denis Derkach
• Abstract要約: SDE(Latent Neural Differential Equations)に基づく新しい変化点検出アルゴリズムを提案する。 本手法は,プロセスから潜在空間への非線形な深層学習変換を学習し,時間とともにその進化を記述するSDEを推定する。 このアルゴリズムは、学習したプロセスの確率比を異なるタイムスタンプで使い、プロセスの変化点を見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated analysis of complex systems based on multiple readouts remains a challenge. Change point detection algorithms are aimed to locating abrupt changes in the time series behaviour of a process. In this paper, we present a novel change point detection algorithm based on Latent Neural Stochastic Differential Equations (SDE). Our method learns a non-linear deep learning transformation of the process into a latent space and estimates a SDE that describes its evolution over time. The algorithm uses the likelihood ratio of the learned stochastic processes in different timestamps to find change points of the process. We demonstrate the detection capabilities and performance of our algorithm on synthetic and real-world datasets. The proposed method outperforms the state-of-the-art algorithms on the majority of our experiments.
• Abstract（参考訳）: 複数の読み出しに基づく複雑なシステムの自動分析は依然として課題である。 変更点検出アルゴリズムは、プロセスの時系列動作の急激な変化を特定することを目的としている。 本稿では,SDE(Latent Neural Stochastic Differential Equations)に基づく新しい変化点検出アルゴリズムを提案する。 本手法は,プロセスから潜在空間への非線形な深層学習変換を学習し,時間とともにその進化を記述するSDEを推定する。 このアルゴリズムは、学習した確率過程の確率比を異なるタイムスタンプで使い、プロセスの変化点を見つける。 合成および実世界のデータセット上でのアルゴリズムの検出能力と性能を示す。 提案手法は,実験の大半において最先端のアルゴリズムを上回っている。

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