論文の概要: Neural Continuous-Discrete State Space Models for Irregularly-Sampled Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11308v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 18:45:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 12:49:33.586993
• Title: Neural Continuous-Discrete State Space Models for Irregularly-Sampled Time Series
• Title（参考訳）: 不規則サンプリング時間列に対するニューラル連続離散状態空間モデル
• Authors: Abdul Fatir Ansari, Alvin Heng, Andre Lim, Harold Soh
• Abstract要約: NCDSSMは補助変数を用いて力学からの認識をアンタングルし、補助変数のみに償却推論を必要とする。 本稿では、潜在力学の3つのフレキシブルパラメータ化と、推論中の動的状態の辺りを生かした効率的な学習目標を提案する。 複数のベンチマークデータセットの実証結果は、既存のモデルよりもNCDSSMの計算性能と予測性能が改善されたことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.885471782270375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning accurate predictive models of real-world dynamic phenomena (e.g., climate, biological) remains a challenging task. One key issue is that the data generated by both natural and artificial processes often comprise time series that are irregularly sampled and/or contain missing observations. In this work, we propose the Neural Continuous-Discrete State Space Model (NCDSSM) for continuous-time modeling of time series through discrete-time observations. NCDSSM employs auxiliary variables to disentangle recognition from dynamics, thus requiring amortized inference only for the auxiliary variables. Leveraging techniques from continuous-discrete filtering theory, we demonstrate how to perform accurate Bayesian inference for the dynamic states. We propose three flexible parameterizations of the latent dynamics and an efficient training objective that marginalizes the dynamic states during inference. Empirical results on multiple benchmark datasets across various domains show improved imputation and forecasting performance of NCDSSM over existing models.
• Abstract（参考訳）: 実世界の動的現象(例えば気候、生物)の正確な予測モデルを学ぶことは難しい課題である。 鍵となる問題は、自然プロセスと人工プロセスの両方によって生成されたデータは、しばしば不規則にサンプリングされ、または欠落した観察を含む時系列で構成されていることである。 本研究では,離散時間観測による時系列連続時間モデリングのためのニューラル連続離散状態空間モデル(NCDSSM)を提案する。 NCDSSMは補助変数を用いて力学からの認識をアンタングルし、補助変数のみに償却推論を必要とする。 連続離散フィルタリング理論の手法を活用して,動的状態の正確なベイズ推定を行う方法を示す。 本研究では,潜在ダイナミクスの3つの柔軟なパラメータ化と,推論中に動的状態を限界化する効率的な学習目標を提案する。 様々なドメインにわたる複数のベンチマークデータセットでの実証結果は、既存のモデルに対するncdssmのインプテーションと予測性能が改善されたことを示している。

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