論文の概要: FormerTime: Hierarchical Multi-Scale Representations for Multivariate Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09818v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 07:46:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 16:18:32.644393
• Title: FormerTime: Hierarchical Multi-Scale Representations for Multivariate Time Series Classification
• Title（参考訳）: formerTime:多変量時系列分類のための階層型マルチスケール表現
• Authors: Mingyue Cheng, Qi Liu, Zhiding Liu, Zhi Li, Yucong Luo, Enhong Chen
• Abstract要約: formerTimeは、多変量時系列分類タスクの分類能力を改善する階層的表現モデルである。 1)時系列データから階層的なマルチスケール表現を学習し、(2)トランスフォーマーと畳み込みネットワークの強さを継承し、(3)自己維持メカニズムによって引き起こされる効率の課題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.55504611255664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based algorithms, e.g., convolutional networks, have significantly facilitated multivariate time series classification (MTSC) task. Nevertheless, they suffer from the limitation in modeling long-range dependence due to the nature of convolution operations. Recent advancements have shown the potential of transformers to capture long-range dependence. However, it would incur severe issues, such as fixed scale representations, temporal-invariant and quadratic time complexity, with transformers directly applicable to the MTSC task because of the distinct properties of time series data. To tackle these issues, we propose FormerTime, an hierarchical representation model for improving the classification capacity for the MTSC task. In the proposed FormerTime, we employ a hierarchical network architecture to perform multi-scale feature maps. Besides, a novel transformer encoder is further designed, in which an efficient temporal reduction attention layer and a well-informed contextual positional encoding generating strategy are developed. To sum up, FormerTime exhibits three aspects of merits: (1) learning hierarchical multi-scale representations from time series data, (2) inheriting the strength of both transformers and convolutional networks, and (3) tacking the efficiency challenges incurred by the self-attention mechanism. Extensive experiments performed on $10$ publicly available datasets from UEA archive verify the superiorities of the FormerTime compared to previous competitive baselines.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくアルゴリズム、例えば畳み込みネットワークは、多変量時系列分類(MTSC)タスクを著しく促進している。 それにもかかわらず、畳み込み操作の性質から長距離依存のモデル化の限界に苦しむ。 近年の進歩は、長距離依存を捉えるトランスフォーマーの可能性を示している。 しかし、時系列データの異なる性質のため、MTSCタスクに直接変換器を適用することで、固定スケール表現、時間不変性、二次時間複雑性などの深刻な問題が発生する。 そこで本研究では,mtscタスクの分類能力を向上させるための階層表現モデルである formertime を提案する。 提案手法では,階層型ネットワークアーキテクチャを用いてマルチスケール機能マップを実行する。 さらに、効率的な時間的減少注意層と、よく表現された文脈的位置符号化生成戦略を開発する新しいトランスフォーマーエンコーダを更に設計する。 結論として,(1)時系列データから階層的なマルチスケール表現を学習すること,(2)トランスフォーマーと畳み込みネットワークの強さを継承すること,(3)自己認識機構によって生じる効率上の課題に対処すること,の3つのメリットを示す。 uea archive の 10 ドルの公開データセットで行った広範囲な実験は、以前の競合ベースラインと比較して、前時代の優位性を検証している。

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