論文の概要: Irregularly-Sampled Time Series Modeling with Spline Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10630v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 15:05:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 15:03:34.996360
• Title: Irregularly-Sampled Time Series Modeling with Spline Networks
• Title（参考訳）: スプラインネットワークを用いた不規則サンプリング時系列モデリング
• Authors: Marin Bilo\v{s}, Emanuel Ramneantu, Stephan G\"unnemann
• Abstract要約: 本稿では,スプラインをニューラルネットワークへの入力として,特に補間関数に直接変換を適用することを提案する。 これにより、不規則なシーケンスをコンパクトに表現し、分類や予測といった下流タスクでこの表現を使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Observations made in continuous time are often irregular and contain the missing values across different channels. One approach to handle the missing data is imputing it using splines, by fitting the piecewise polynomials to the observed values. We propose using the splines as an input to a neural network, in particular, applying the transformations on the interpolating function directly, instead of sampling the points on a grid. To do that, we design the layers that can operate on splines and which are analogous to their discrete counterparts. This allows us to represent the irregular sequence compactly and use this representation in the downstream tasks such as classification and forecasting. Our model offers competitive performance compared to the existing methods both in terms of the accuracy and computation efficiency.
• Abstract（参考訳）: 連続して観測される観測はしばしば不規則であり、異なるチャネルにまたがる欠測値を含んでいる。 欠落データを扱う一つのアプローチは、区分多項式を観測値に当てはめることでスプラインを用いてそれを暗示することである。 本稿では,スプラインをニューラルネットワークへの入力として,特に格子上の点をサンプリングする代わりに,補間関数に直接変換を適用することを提案する。 そこで我々は,スプライン上で動作可能なレイヤを設計し,そのレイヤは個々のレイヤと類似する。 これにより、不規則シーケンスをコンパクトに表現でき、この表現を分類や予測といった下流タスクで使用できます。 本モデルは,既存の手法と比較して,精度と計算効率の両面で競合性能を提供する。

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