論文の概要: LB-SimTSC: An Efficient Similarity-Aware Graph Neural Network for
Semi-Supervised Time Series Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04838v3
- Date: Tue, 5 Sep 2023 18:33:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 17:45:59.567075
- Title: LB-SimTSC: An Efficient Similarity-Aware Graph Neural Network for
Semi-Supervised Time Series Classification
- Title（参考訳）: lb-simtsc:半教師付き時系列分類のための効率的な類似性認識グラフニューラルネットワーク
- Authors: Wenjie Xi, Arnav Jain, Li Zhang, Jessica Lin
- Abstract要約: 本稿では,新しいグラフ構築モジュールを用いた,効率的な半教師付き時系列分類手法 LB-SimTSC を提案する。
LB_Keoghを用いてペア距離行列を構築し,グラフニューラルネットワークのためのグラフを構築する。
その結果、大規模なデータセット上でグラフを構築する場合、このアプローチはSimTSCの最大104倍高速であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7828959446344275
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Time series classification is an important data mining task that has received
a lot of interest in the past two decades. Due to the label scarcity in
practice, semi-supervised time series classification with only a few labeled
samples has become popular. Recently, Similarity-aware Time Series
Classification (SimTSC) is proposed to address this problem by using a graph
neural network classification model on the graph generated from pairwise
Dynamic Time Warping (DTW) distance of batch data. It shows excellent accuracy
and outperforms state-of-the-art deep learning models in several few-label
settings. However, since SimTSC relies on pairwise DTW distances, the quadratic
complexity of DTW limits its usability to only reasonably sized datasets. To
address this challenge, we propose a new efficient semi-supervised time series
classification technique, LB-SimTSC, with a new graph construction module.
Instead of using DTW, we propose to utilize a lower bound of DTW, LB_Keogh, to
approximate the dissimilarity between instances in linear time, while retaining
the relative proximity relationships one would have obtained via computing DTW.
We construct the pairwise distance matrix using LB_Keogh and build a graph for
the graph neural network. We apply this approach to the ten largest datasets
from the well-known UCR time series classification archive. The results
demonstrate that this approach can be up to 104x faster than SimTSC when
constructing the graph on large datasets without significantly decreasing
classification accuracy.
- Abstract（参考訳）: 時系列分類は、過去20年間に多くの関心を集めてきた重要なデータマイニングタスクである。
ラベルの不足により、ラベル付きサンプルの少ない半教師付き時系列分類が一般的になった。
近年,一対の動的時間ワープ(DTW)距離から生成されたグラフ上のグラフニューラルネットワーク分類モデルを用いて,類似性を考慮した時系列分類(SimTSC)を提案する。
精度は優れており、いくつかのラベル設定で最先端のディープラーニングモデルを上回る。
しかし、SimTSCはペアのDTW距離に依存するため、DTWの二次的な複雑さは、その使用性を合理的なサイズのデータセットに限定する。
そこで本研究では,新しいグラフ構築モジュールを用いた半教師付き時系列分類手法LB-SimTSCを提案する。
DTW の代わりに,DTW の低境界 LB_Keogh を用いて線形時間におけるインスタンス間の相似性を近似し,DTW によって得られる相対的近接関係を維持することを提案する。
LB_Keoghを用いてペア距離行列を構築し,グラフニューラルネットワークのためのグラフを構築する。
このアプローチを,有名なudr時系列分類アーカイブの10大データセットに適用する。
その結果,大規模データセット上でグラフを構築する場合,分類精度を著しく低下させることなく,simtscよりも最大104倍高速になることがわかった。
関連論文リスト
- Mending of Spatio-Temporal Dependencies in Block Adjacency Matrix [3.529869282529924]
本稿では,時間的依存を考慮に入れた新たなエンドツーエンド学習アーキテクチャを提案する。
提案手法は,SurgVisDomやC2D2などのベンチマークデータセット上での優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T06:42:33Z) - Fully-Connected Spatial-Temporal Graph for Multivariate Time-Series Data [50.84488941336865]
完全時空間グラフニューラルネットワーク(FC-STGNN)という新しい手法を提案する。
グラフ構築のために、時間的距離に基づいて、すべてのタイムスタンプにセンサーを接続する減衰グラフを設計する。
グラフ畳み込みのために,移動プールGNN層を用いたFCグラフ畳み込みを考案し,ST依存性を効果的に把握し,効率的な表現を学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T08:44:07Z) - MTS2Graph: Interpretable Multivariate Time Series Classification with
Temporal Evolving Graphs [1.1756822700775666]
入力代表パターンを抽出・クラスタリングすることで時系列データを解釈する新しいフレームワークを提案する。
UCR/UEAアーカイブの8つのデータセットとHARとPAMデータセットで実験を行います。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T16:24:27Z) - Networked Time Series Imputation via Position-aware Graph Enhanced
Variational Autoencoders [31.953958053709805]
我々は,変分オートエンコーダ(VAE)を利用して,ノード時系列の特徴とグラフ構造の両方に欠落する値を予測するPoGeVonという新しいモデルを設計する。
実験の結果,ベースライン上でのモデルの有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T21:11:34Z) - Approximating DTW with a convolutional neural network on EEG data [9.409281517596396]
動的時間ラッピング(DTW)の高速かつ微分可能な近似法を提案する。
提案手法は,計算効率が向上した他のDTW主近似と同等以上の精度が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T13:27:47Z) - Towards Similarity-Aware Time-Series Classification [51.2400839966489]
時系列データマイニングの基本課題である時系列分類(TSC)について検討する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて類似情報をモデル化するフレームワークであるSimTSCを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-05T02:14:57Z) - Spatial-spectral Hyperspectral Image Classification via Multiple Random
Anchor Graphs Ensemble Learning [88.60285937702304]
本稿では,複数のランダムアンカーグラフアンサンブル学習(RAGE)を用いた空間スペクトルHSI分類手法を提案する。
まず、各選択されたバンドのより記述的な特徴を抽出し、局所的な構造と領域の微妙な変化を保存するローカルバイナリパターンを採用する。
次に,アンカーグラフの構成に適応隣接代入を導入し,計算複雑性を低減した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-25T09:31:41Z) - Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph
Neural Networks [91.65637773358347]
多変量時系列データに特化して設計された汎用グラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
グラフ学習モジュールを用いて,変数間の一方向関係を自動的に抽出する。
提案手法は,4つのベンチマークデータセットのうち3つにおいて,最先端のベースライン手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-24T04:02:18Z) - Convolutional Tensor-Train LSTM for Spatio-temporal Learning [116.24172387469994]
本稿では,ビデオシーケンスの長期相関を効率的に学習できる高次LSTMモデルを提案する。
これは、時間をかけて畳み込み特徴を組み合わせることによって予測を行う、新しいテンソルトレインモジュールによって達成される。
この結果は,幅広いアプリケーションやデータセットにおいて,最先端のパフォーマンス向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-21T05:00:01Z) - Revisiting Graph based Collaborative Filtering: A Linear Residual Graph
Convolutional Network Approach [55.44107800525776]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、最先端のグラフベースの表現学習モデルである。
本稿では、GCNベースの協調フィルタリング(CF)ベースのレコメンダシステム(RS)について再検討する。
単純なグラフ畳み込みネットワークの理論と整合して,非線形性を取り除くことで推奨性能が向上することを示す。
本稿では,ユーザ・イテム相互作用モデリングを用いたCF用に特別に設計された残差ネットワーク構造を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-28T04:41:25Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。