論文の概要: Temporal Conditional VAE for Distributional Drift Adaptation in Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00654v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 10:06:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:38:59.831252
• Title: Temporal Conditional VAE for Distributional Drift Adaptation in Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: 多変量時系列における分布ドリフト適応のための時間条件vae
• Authors: Hui He, Qi Zhang, Kun Yi, Kaize Shi, Simeng Bai, Zhendong Niu and Longbin Cao
• Abstract要約: 既存のMSS予測モデルのほとんどは、分布のドリフトに悩まされ、時間とともに予測性能が低下する。 本稿では,時間経過に伴う動的分布依存をモデル化するための時間的条件変動自動符号化(TCVAE)を提案する。 TCVAEは、依存関係を時間的条件分布として推論し、潜伏変数を活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.64812266995387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the nonstationary nature, the distribution of real-world multivariate time series (MTS) changes over time, which is known as distribution drift. Most existing MTS forecasting models greatly suffer from the distribution drift and degrade the forecasting performance over time. Existing methods address distribution drift via adapting to the latest arrived data or self-correcting per the meta knowledge derived from future data. Despite their great success in MTS forecasting, these methods hardly capture the intrinsic distribution changes especially from a distributional perspective. Accordingly, we propose a novel framework temporal conditional variational autoencoder (TCVAE) to model the dynamic distributional dependencies over time between historical observations and future data in MTS and infer the dependencies as a temporal conditional distribution to leverage latent variables. Specifically, a novel temporal Hawkes attention mechanism represents temporal factors subsequently fed into feed-forward networks to estimate the prior Gaussian distribution of latent variables. The representation of temporal factors further dynamically adjusts the structures of Transformer-based encoder and decoder to distribution changes by leveraging a gated attention mechanism. Moreover, we introduce conditional continuous normalization flow to transform the prior Gaussian to a complex and form-free distribution to facilitate flexible inference of the temporal conditional distribution. Extensive experiments conducted on six real-world MTS datasets demonstrate the TCVAE's superior robustness and effectiveness over the state-of-the-art MTS forecasting baselines. We further illustrate the TCVAE applicability through multifaceted case studies and visualization in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 非定常性のため、実世界の多変量時系列(mts)の分布は、分布ドリフトとして知られる時間とともに変化する。 既存のmts予測モデルのほとんどは,分布ドリフトと時間経過に伴う予測性能の低下に非常に苦しむ。 既存の方法では、最新の到着データへの適応や、将来のデータから派生したメタ知識の自己修正による分散ドリフトに対処する。 MTS予測において大きな成功を収めたにもかかわらず、本質的な分布変化を特に分布の観点から捉えることはほとんどない。 そこで本研究では,過去の観測データとMSSの将来のデータとの時間的依存性をモデル化し,その依存性を時間的条件分布として推定し,潜時変数を活用するための新しいフレームワークTCVAEを提案する。 具体的には、新しい時間的ホークス注意機構は、その後フィードフォワードネットワークに供給され、潜在変数の以前のガウス分布を推定する時間的要因を表す。 時間的因子の表現は、ゲートアテンション機構を利用してトランスフォーマーベースのエンコーダとデコーダの構造を分散変化に動的に調整する。 さらに, 条件付き連続正規化フローを導入し, 事前ガウス分布を複雑で非形式な分布に変換し, 時間条件分布のフレキシブルな推論を容易にする。 6つの実世界のmtsデータセットで実施された広範な実験は、ttvaeが最先端のmts予測ベースラインよりも優れた堅牢性と有効性を示している。 さらに、実世界のシナリオにおける多面的ケーススタディと可視化によるTCVAEの適用性について説明する。

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