論文の概要: Tripletformer for Probabilistic Interpolation of Irregularly sampled
Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02091v2
- Date: Fri, 12 Jan 2024 13:43:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-16 00:28:23.638449
- Title: Tripletformer for Probabilistic Interpolation of Irregularly sampled
Time Series
- Title(参考訳): 不規則サンプル時系列の確率補間のためのトリプルフォーマ
- Authors: Vijaya Krishna Yalavarthi, Johannes Burchert, Lars Schmidt-thieme
- Abstract要約: 本稿では,不規則なサンプル時間列の確率的推定のために,"Tripletformer"と呼ばれる新しいエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
この注意に基づくモデルは、各要素が三重時間、チャネル、および値からなる観測セットで動作する。
その結果,実世界のデータセットでは最大32%,合成データセットでは85%の負の対数誤差が改善された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.579888565581481
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Irregularly sampled time series data with missing values is observed in many
fields like healthcare, astronomy, and climate science. Interpolation of these
types of time series is crucial for tasks such as root cause analysis and
medical diagnosis, as well as for smoothing out irregular or noisy data. To
address this challenge, we present a novel encoder-decoder architecture called
"Tripletformer" for probabilistic interpolation of irregularly sampled time
series with missing values. This attention-based model operates on sets of
observations, where each element is composed of a triple of time, channel, and
value. The encoder and decoder of the Tripletformer are designed with attention
layers and fully connected layers, enabling the model to effectively process
the presented set elements. We evaluate the Tripletformer against a range of
baselines on multiple real-world and synthetic datasets and show that it
produces more accurate and certain interpolations. Results indicate an
improvement in negative loglikelihood error by up to 32% on real-world datasets
and 85% on synthetic datasets when using the Tripletformer compared to the next
best model.
- Abstract(参考訳): 不規則にサンプリングされた時系列データは、医療、天文学、気候科学など多くの分野で観測されている。
このような時系列の補間は、根本原因分析や診断などのタスクや、不規則データやノイズデータの平滑化に不可欠である。
この課題に対処するために,不規則サンプル時系列の確率的補間のための,"Tripletformer"と呼ばれる新しいエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
この注意に基づくモデルは、各要素が3重の時間、チャネル、および値から構成される観測セットで動作する。
tripletformerのエンコーダとデコーダは、注意層と完全に接続された層で設計されており、モデルが提示されたセット要素を効果的に処理することができる。
複数の実世界および合成データセットのベースラインに対してTripletformerを評価し,より正確で一定の補間を行うことを示す。
その結果,Tripletformerを用いた場合,実世界のデータセットでは最大32%,合成データセットでは85%の負の対数誤差が改善された。
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