論文の概要: Hybrid Variational Autoencoder for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07048v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 12:13:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 15:18:26.813222
• Title: Hybrid Variational Autoencoder for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のためのハイブリッド変分オートエンコーダ
• Authors: Borui Cai, Shuiqiao Yang, Longxiang Gao and Yong Xiang
• Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAE)は、入力データの潜在表現をランダム変数として学習する強力な生成モデルである。 時系列予測のための変分推論による局所パターンと時間ダイナミクスの学習を統合するためのハイブリッド変分オートエンコーダ(HyVAE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.644797358419618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational autoencoders (VAE) are powerful generative models that learn the latent representations of input data as random variables. Recent studies show that VAE can flexibly learn the complex temporal dynamics of time series and achieve more promising forecasting results than deterministic models. However, a major limitation of existing works is that they fail to jointly learn the local patterns (e.g., seasonality and trend) and temporal dynamics of time series for forecasting. Accordingly, we propose a novel hybrid variational autoencoder (HyVAE) to integrate the learning of local patterns and temporal dynamics by variational inference for time series forecasting. Experimental results on four real-world datasets show that the proposed HyVAE achieves better forecasting results than various counterpart methods, as well as two HyVAE variants that only learn the local patterns or temporal dynamics of time series, respectively.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAE)は、入力データの潜在表現をランダム変数として学習する強力な生成モデルである。 近年の研究では、VAEは時系列の複雑な時間力学を柔軟に学習し、決定論的モデルよりも予測結果をより期待できることが示された。 しかし、既存の研究の大きな制限は、予測のための時系列の局所的なパターン(季節性や傾向など)と時間的ダイナミクスを共同で学習できないことである。 そこで本研究では,時系列予測のための変分推論による局所パターンの学習と時間ダイナミクスを統合するハイブリッド変分オートエンコーダ(hyvae)を提案する。 実世界の4つのデータセットにおける実験結果から,提案手法は,時系列の局所パターンや時間ダイナミクスのみを学習する2つのhyvae変種と同様に,様々な手法よりも優れた予測結果が得られることがわかった。

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