論文の概要: Importance attribution in neural networks by means of persistence landscapes of time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03132v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 21:43:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 18:02:08.922240
• Title: Importance attribution in neural networks by means of persistence landscapes of time series
• Title（参考訳）: 時系列の持続性景観によるニューラルネットワークにおける重要度帰属
• Authors: Aina Ferr\`a, Carles Casacuberta, Oriol Pujol
• Abstract要約: 分類タスクにおいて最も関連性の高いランドスケープレベルを識別できるネットワークアーキテクチャにゲーティング層を含める。 我々は、分類決定に関する洞察を与える時系列の近似形状を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose and implement a method to analyze time series with a neural network using a matrix of area-normalized persistence landscapes obtained through topological data analysis. We include a gating layer in the network's architecture that is able to identify the most relevant landscape levels for the classification task, thus working as an importance attribution system. Next, we perform a matching between the selected landscape functions and the corresponding critical points of the original time series. From this matching we are able to reconstruct an approximate shape of the time series that gives insight into the classification decision. We test this technique with input data from a dataset of electrocardiographic signals.
• Abstract（参考訳）: トポロジカルデータ解析により得られた領域正規化された永続景観の行列を用いて,ニューラルネットワークを用いた時系列解析手法を提案し,実装する。 ネットワークアーキテクチャにゲーティング層を組み、分類タスクにおいて最も関連性の高いランドスケープレベルを識別し、重要な属性システムとして機能する。 次に、選択されたランドスケープ関数と、元の時系列の対応する臨界点とのマッチングを行う。 このマッチングから,分類決定に対する洞察を与える時系列の近似形状を再構築することができる。 心電図信号のデータセットからの入力データを用いてこの手法をテストする。

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