論文の概要: Simple Contrastive Representation Learning for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.18205v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 00:31:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:16:38.385329
• Title: Simple Contrastive Representation Learning for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための簡易コントラスト表現学習
• Authors: Xiaochen Zheng, Xingyu Chen, Manuel Schürch, Amina Mollaysa, Ahmed Allam, Michael Krauthammer,
• Abstract要約: 時系列予測を改善するための表現学習手法であるSimTSを提案する。 SimTS は正のペアのみを使用し、負のペアや特定の時系列の特徴に依存しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.883195365310705
• License:
• Abstract: Contrastive learning methods have shown an impressive ability to learn meaningful representations for image or time series classification. However, these methods are less effective for time series forecasting, as optimization of instance discrimination is not directly applicable to predicting the future state from the historical context. To address these limitations, we propose SimTS, a simple representation learning approach for improving time series forecasting by learning to predict the future from the past in the latent space. SimTS exclusively uses positive pairs and does not depend on negative pairs or specific characteristics of a given time series. In addition, we show the shortcomings of the current contrastive learning framework used for time series forecasting through a detailed ablation study. Overall, our work suggests that SimTS is a promising alternative to other contrastive learning approaches for time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 対照的な学習手法は、画像や時系列の分類において意味のある表現を学習する能力を示す。 しかし、これらの手法は、過去の文脈から将来の状態を予測するために、インスタンス識別の最適化が直接適用されないため、時系列予測にはあまり効果がない。 これらの制約に対処するため,SimTSを提案する。SimTSは時系列予測を改善するためのシンプルな表現学習手法で,潜在空間における過去から未来を予測できる。 SimTS は正のペアのみを使用し、負のペアや特定の時系列の特徴に依存しない。 さらに, 時系列予測に使われているコントラスト学習フレームワークの欠点を, 詳細なアブレーション研究を通じて示す。 全体としては、SimTSは時系列予測における他の対照的な学習手法の代替として有望なものであることを示唆している。

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