Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training Neural Networks for Sequential Change-point Detection

論文の概要: Training Neural Networks for Sequential Change-point Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17312v4
Date: Mon, 1 May 2023 20:59:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-03 17:45:20.688792
Title: Training Neural Networks for Sequential Change-point Detection
Title（参考訳）: 逐次変化点検出のためのニューラルネットワークの訓練
Authors: Junghwan Lee, Xiuyuan Cheng, Yao Xie
Abstract要約: ニューラルネットワーク(NN)のトレーニングによるオンライン変化点検出のための新しいアプローチを提案する。この考え方は、ロジスティック損失によるニューラルネットワークのトレーニングがログライクな機能に繋がる可能性があるという観察に基づいている。 NN-CUSUMは,合成データと実世界のデータの両方を用いて高次元データを検出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.69565194284803
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Detecting an abrupt distributional shift of the data stream, known as change-point detection, is a fundamental problem in statistics and signal processing. We present a new approach for online change-point detection by training neural networks (NN), and sequentially cumulating the detection statistics by evaluating the trained discriminating function on test samples by a CUSUM recursion. The idea is based on the observation that training neural networks through logistic loss may lead to the log-likelihood function. We demonstrated the good performance of NN-CUSUM in the detection of high-dimensional data using both synthetic and real-world data.
Abstract（参考訳）: 変化点検出(change-point detection)として知られるデータストリームの急激な分布シフトを検出することは、統計処理と信号処理の根本的な問題である。本稿では,ニューラルネットワーク(NN)のトレーニングによるオンライン変化点検出のための新しい手法を提案する。この考え方は、ロジスティック損失によるニューラルネットワークのトレーニングがログライクな機能につながる可能性があるという観察に基づいている。 NN-CUSUMは,合成データと実世界のデータの両方を用いて高次元データを検出する。

関連論文リスト

NIDS Neural Networks Using Sliding Time Window Data Processing with Trainable Activations and its Generalization Capability [0.0]
本稿では,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)のためのニューラルネットワークについて述べる。ディープパケットインスペクションに頼らず、ほとんどのNIDSデータセットで見つからず、従来のフローコレクタから簡単に取得できる11の機能しか必要としない。報告されたトレーニング精度は、提案手法の99%を超え、ニューラルネットワークの入力特性は20に満たない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T11:36:19Z)
Anomaly Detection in Power Grids via Context-Agnostic Learning [4.865842426618145]
グリッド上のセンサの固定セットから得られる時系列測定値を考えると、ネットワークトポロジや測定データの異常を識別できるだろうか? 近年のデータ駆動型ML技術は、現在のデータと過去のデータを組み合わせて異常検出を行っている。本稿では,正規位相と負荷/世代変化の影響を考慮した,文脈認識型異常検出アルゴリズムGridCALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-11T16:37:01Z)
An Evaluation of Real-time Adaptive Sampling Change Point Detection Algorithm using KCUSUM [4.610597418629838]
本稿では,Kernel-based Cumulative Sum (KCUSUM)アルゴリズムを導入し,従来のCumulative Sum (CUSUM) 法を非パラメトリック拡張する。 KCUSUMは、入ってくるサンプルを参照サンプルと直接比較することで自身を分割し、最大平均離散(MMD)非パラメトリックフレームワークに基礎を置く統計を計算する。我々は,NWChem CODARやタンパク質折り畳みデータなどの科学シミュレーションによる実世界のユースケースについて論じ,オンライン変化点検出におけるKCUSUMの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-15T19:45:24Z)
Assessing Neural Network Representations During Training Using Noise-Resilient Diffusion Spectral Entropy [55.014926694758195]
ニューラルネットワークにおけるエントロピーと相互情報は、学習プロセスに関する豊富な情報を提供する。データ幾何を利用して基礎となる多様体にアクセスし、これらの情報理論測度を確実に計算する。本研究は,高次元シミュレーションデータにおける固有次元と関係強度の耐雑音性の測定結果である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-04T01:32:42Z)
Automatic Change-Point Detection in Time Series via Deep Learning [8.43086628139493]
ニューラルネットワークのトレーニングに基づいて,新しいオフライン検出手法を自動生成する方法を示す。本稿では,そのような手法の誤差率を定量化する理論について述べる。また,加速度計データに基づく活動変化の検出と位置推定にも強い効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-07T20:59:14Z)
Convolutional generative adversarial imputation networks for spatio-temporal missing data in storm surge simulations [86.5302150777089]
GAN(Generative Adversarial Imputation Nets)とGANベースの技術は、教師なし機械学習手法として注目されている。提案手法を Con Conval Generative Adversarial Imputation Nets (Conv-GAIN) と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-03T03:50:48Z)
Mitigating Performance Saturation in Neural Marked Point Processes: Architectures and Loss Functions [50.674773358075015]
本稿では,グラフ畳み込み層のみを利用するGCHPという単純なグラフベースのネットワーク構造を提案する。我々は,GCHPがトレーニング時間を大幅に短縮し,時間間確率仮定による確率比損失がモデル性能を大幅に改善できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-07T16:59:14Z)
TELESTO: A Graph Neural Network Model for Anomaly Classification in Cloud Services [77.454688257702]
機械学習(ML)と人工知能(AI)はITシステムの運用とメンテナンスに適用される。 1つの方向は、修復自動化を可能にするために、繰り返し発生する異常タイプを認識することである。与えられたデータの次元変化に不変な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-25T14:24:49Z)
Improving Uncertainty Calibration via Prior Augmented Data [56.88185136509654]
ニューラルネットワークは、普遍関数近似器として機能することで、複雑なデータ分布から学習することに成功した。彼らはしばしば予測に自信過剰であり、不正確で誤った確率的予測に繋がる。本稿では,モデルが不当に過信である特徴空間の領域を探索し,それらの予測のエントロピーをラベルの以前の分布に対して条件的に高める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-22T07:02:37Z)
Sequential change-point detection for mutually exciting point processes over networks [11.672651073865538]
我々は,自己および相互エキサイティングなプロセス,すなわちホークスネットワークにおける変化点を逐次検出する新しいCUSUM手順を提案する。提案手法は既存手法よりも性能がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-10T20:20:06Z)
Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。