論文の概要: Approximating DTW with a convolutional neural network on EEG data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12873v1
• Date: Mon, 30 Jan 2023 13:27:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 14:41:27.731879
• Title: Approximating DTW with a convolutional neural network on EEG data
• Title（参考訳）: 脳波データを用いた畳み込みニューラルネットワークによるDTWの近似
• Authors: Hugo Lerogeron, Romain Picot-Clemente, Alain Rakotomamonjy, Laurent Heutte
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.409281517596396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic Time Wrapping (DTW) is a widely used algorithm for measuring similarities between two time series. It is especially valuable in a wide variety of applications, such as clustering, anomaly detection, classification, or video segmentation, where the time-series have different timescales, are irregularly sampled, or are shifted. However, it is not prone to be considered as a loss function in an end-to-end learning framework because of its non-differentiability and its quadratic temporal complexity. While differentiable variants of DTW have been introduced by the community, they still present some drawbacks: computing the distance is still expensive and this similarity tends to blur some differences in the time-series. In this paper, we propose a fast and differentiable approximation of DTW by comparing two architectures: the first one for learning an embedding in which the Euclidean distance mimics the DTW, and the second one for directly predicting the DTW output using regression. We build the former by training a siamese neural network to regress the DTW value between two time-series. Depending on the nature of the activation function, this approximation naturally supports differentiation, and it is efficient to compute. We show, in a time-series retrieval context on EEG datasets, that our methods achieve at least the same level of accuracy as other DTW main approximations with higher computational efficiency. We also show that it can be used to learn in an end-to-end setting on long time series by proposing generative models of EEGs.
• Abstract（参考訳）: 動的時間ラッピング (DTW) は、2つの時系列間の類似性を測定するアルゴリズムである。 クラスタリング、異常検出、分類、ビデオセグメンテーションなど、時系列が異なる時間スケールを持つ、不規則にサンプリングされた、あるいはシフトされた、さまざまなアプリケーションで特に有用である。 しかし、その非微分可能性と二次的時間的複雑性から、エンドツーエンド学習フレームワークにおける損失関数とはみなされない。 DTWの異なるバリエーションはコミュニティによって導入されているが、それでもいくつかの欠点がある。 本稿では、ユークリッド距離がDTWを模倣する埋め込みを学習する第1のアーキテクチャと、回帰を用いてDTW出力を直接予測する第2のアーキテクチャを比較して、DTWの高速かつ微分可能な近似を提案する。 我々は,2つの時系列間のDTW値を回帰するために,サイムズニューラルネットワークを訓練して前者を構築する。 活性化関数の性質に応じて、この近似は自然に微分をサポートし、計算は効率的である。 我々は,EEGデータセットの時系列検索コンテキストにおいて,我々の手法が計算効率の高い他のDTW主近似と少なくとも同等の精度を達成することを示す。 また,脳波生成モデルを提案することで,時系列のエンドツーエンド設定で学習することができることを示す。

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