論文の概要: Vector Quantized Time Series Generation with a Bidirectional Prior Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04743v1
- Date: Wed, 8 Mar 2023 17:27:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 13:00:51.029670
- Title: Vector Quantized Time Series Generation with a Bidirectional Prior Model
- Title（参考訳）: 双方向事前モデルを用いたベクトル量子化時系列生成
- Authors: Daesoo Lee, Sara Malacarne and Erlend Aune
- Abstract要約: 時系列生成(TSG)の研究は、主にGAN(Generative Adversarial Networks)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の亜種の使用に焦点を当てている。
本稿では,ベクトル量子化(VQ)技術を用いてTSG問題に対処するTimeVQVAEを提案する。
また、低周波(LF)と高周波(HF)に分かれた時間周波数領域におけるVQモデリングを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Time series generation (TSG) studies have mainly focused on the use of
Generative Adversarial Networks (GANs) combined with recurrent neural network
(RNN) variants. However, the fundamental limitations and challenges of training
GANs still remain. In addition, the RNN-family typically has difficulties with
temporal consistency between distant timesteps. Motivated by the successes in
the image generation (IMG) domain, we propose TimeVQVAE, the first work, to our
knowledge, that uses vector quantization (VQ) techniques to address the TSG
problem. Moreover, the priors of the discrete latent spaces are learned with
bidirectional transformer models that can better capture global temporal
consistency. We also propose VQ modeling in a time-frequency domain, separated
into low-frequency (LF) and high-frequency (HF). This allows us to retain
important characteristics of the time series and, in turn, generate new
synthetic signals that are of better quality, with sharper changes in
modularity, than its competing TSG methods. Our experimental evaluation is
conducted on all datasets from the UCR archive, using well-established metrics
in the IMG literature, such as Fr\'echet inception distance and inception
scores. Our implementation on GitHub:
\url{https://github.com/ML4ITS/TimeVQVAE}.
- Abstract（参考訳）: 時系列生成(TSG)の研究は、主にGAN(Generative Adversarial Networks)とRNN(Recurrent Neural Network)の亜種の使用に焦点を当てている。
しかし、GANの訓練の基本的な限界と課題は依然として残っている。
加えて、RNNファミリーは通常、遠方の時間ステップ間の時間的一貫性が困難である。
画像生成(img)領域の成功に動機づけられ、tsg問題に対処するためにベクトル量子化(vq)技術を用いて、我々の知識に対して最初の仕事であるtimevqvaeを提案する。
さらに、離散潜在空間の事前は、大域的時間的一貫性をよりよく捉えるための双方向トランスフォーマーモデルで学習される。
また、低周波(LF)と高周波(HF)に分かれた時間周波数領域におけるVQモデリングを提案する。
これにより、時系列の重要な特性を保ち、代わりに、競合するTSG法よりも、モジュール性の急激な変化を伴う、より良い品質の合成信号を生成することができる。
IMG文献におけるFr'echetインセプション距離やインセプションスコアなどの指標を用いて,UCRアーカイブの全データセットについて実験を行った。
GitHub上の実装: \url{https://github.com/ML4ITS/TimeVQVAE}。
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