論文の概要: Finding Short Signals in Long Irregular Time Series with Continuous-Time Attention Policy Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04052v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 13:44:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 16:19:33.121943
• Title: Finding Short Signals in Long Irregular Time Series with Continuous-Time Attention Policy Networks
• Title（参考訳）: 連続時間アテンションポリシーネットワークを用いた不規則時系列における短い信号の探索
• Authors: Thomas Hartvigsen, Jidapa Thadajarassiri, Xiangnan Kong, Elke Rundensteiner
• Abstract要約: 不規則にサンプリングされた時系列(ITS)は、医療のような高インパクト領域に固有のものであり、不均一な間隔で測定が時間とともに収集される。 入力系列の時系列の高関連部分を明示的に求め,多変量 ITS を分類するモデル CAT を提案する。 合成データと実データを用いて、CATは長い不規則な時系列で短い信号を見つけることで、最先端の10の手法より優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.401817124823832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Irregularly-sampled time series (ITS) are native to high-impact domains like healthcare, where measurements are collected over time at uneven intervals. However, for many classification problems, only small portions of long time series are often relevant to the class label. In this case, existing ITS models often fail to classify long series since they rely on careful imputation, which easily over- or under-samples the relevant regions. Using this insight, we then propose CAT, a model that classifies multivariate ITS by explicitly seeking highly-relevant portions of an input series' timeline. CAT achieves this by integrating three components: (1) A Moment Network learns to seek relevant moments in an ITS's continuous timeline using reinforcement learning. (2) A Receptor Network models the temporal dynamics of both observations and their timing localized around predicted moments. (3) A recurrent Transition Model models the sequence of transitions between these moments, cultivating a representation with which the series is classified. Using synthetic and real data, we find that CAT outperforms ten state-of-the-art methods by finding short signals in long irregular time series.
• Abstract（参考訳）: 不規則にサンプリングされた時系列(its)は、医療などのハイインパクトなドメインに固有のもので、不均一な間隔で測定値が収集される。 しかし、多くの分類問題において、長い時系列の小さな部分だけが、しばしばクラスラベルに関係している。 この場合、既存のITSモデルは、注意深い計算に依存するため、関連する領域のオーバーサンプリングやアンダーサンプリングが容易であるため、長いシリーズの分類に失敗することが多い。 この知見を用いて、入力系列のタイムラインの高関連部分を明示的に求め、多変量ITSを分類するモデルであるCATを提案する。 1) モーメントネットワークは、強化学習を用いて、ITSの連続タイムラインで関連する瞬間を求めることを学習する。 2) Receptor Network は,観測の時間的ダイナミクスと予測モーメントの周囲に局在したタイミングをモデル化する。 3) 再帰遷移モデルは、これらのモーメント間の遷移列をモデル化し、級数を分類した表現を育む。 合成データと実データを用いて、CATは長い不規則な時系列で短い信号を見つけることで、最先端の10の手法より優れていることがわかった。

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