論文の概要: DF2M: An Explainable Deep Bayesian Nonparametric Model for High-Dimensional Functional Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14543v1
• Date: Tue, 23 May 2023 21:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 21:36:24.869911
• Title: DF2M: An Explainable Deep Bayesian Nonparametric Model for High-Dimensional Functional Time Series
• Title（参考訳）: DF2M:高次元関数時系列のための説明可能なディープベイズ非パラメトリックモデル
• Authors: Yirui Liu, Xinghao Qiao, Yulong Pei, Liying Wang
• Abstract要約: 本稿では,高次元関数時系列解析のためのベイズ非パラメトリックモデルであるDeep Functional Factor Model (DF2M)を提案する。 DF2Mは、ファクタモデルを構築し、カーネル関数にディープニューラルネットワークを組み込むことで、ニューラルネットワークを使用するための説明可能な方法を提供する。 4つの実世界のデータセットによる実証的な結果は、DF2Mがより良い説明可能性と優れた予測精度を提供することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.140311303234381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we present Deep Functional Factor Model (DF2M), a Bayesian nonparametric model for analyzing high-dimensional functional time series. The DF2M makes use of the Indian Buffet Process and the multi-task Gaussian Process with a deep kernel function to capture non-Markovian and nonlinear temporal dynamics. Unlike many black-box deep learning models, the DF2M provides an explainable way to use neural networks by constructing a factor model and incorporating deep neural networks within the kernel function. Additionally, we develop a computationally efficient variational inference algorithm for inferring the DF2M. Empirical results from four real-world datasets demonstrate that the DF2M offers better explainability and superior predictive accuracy compared to conventional deep learning models for high-dimensional functional time series.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元関数時系列解析のためのベイズ非パラメトリックモデルであるDeep Functional Factor Model (DF2M)を提案する。 df2m はインドのビュッフェ過程と、非マルコフおよび非線形時空力学を捉えるために深いカーネル関数を持つマルチタスクガウス過程を利用している。 多くのブラックボックスディープラーニングモデルとは異なり、df2mはファクタモデルを構築し、カーネル関数にディープニューラルネットワークを組み込むことで、ニューラルネットワークを使用するための説明可能な方法を提供する。 さらに,df2mを推定する計算効率の高い変分推論アルゴリズムを開発した。 4つの実世界のデータセットから得られた実験結果は、df2mが従来の高次元関数時系列のディープラーニングモデルよりも説明可能性が高く、予測精度も優れていることを示している。

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