論文の概要: Feature-aligned N-BEATS with Sinkhorn divergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15196v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 03:50:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 18:47:09.226784
• Title: Feature-aligned N-BEATS with Sinkhorn divergence
• Title（参考訳）: Sinkhorn divergence を用いた特徴整列N-BEATS
• Authors: Joonhun Lee, Myeongho Jeon, Myungjoo Kang, Kyunghyun Park
• Abstract要約: ドメイン一般化時系列予測モデルとして特徴整列N-BEATSを提案する。 これは N-BEATS の非自明な拡張であり、二重剰余な積み重ね原理を表現学習フレームワークに組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.209488690262882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Feature-aligned N-BEATS as a domain-generalized time series forecasting model. It is a nontrivial extension of N-BEATS with doubly residual stacking principle (Oreshkin et al.[42]) into a representation learning framework. In particular, it revolves around marginal feature probability measures induced by the intricate composition of residual and feature extracting operators of N-BEATS in each stack and aligns them stack-wisely via an approximate of an optimal transport distance referred to as the Sinkhorn divergence. The training loss consists of an empirical risk minimization from multiple source domains, i.e., forecasting loss, and an alignment loss calculated with the Sinkhorn divergence, which allows the model to learn invariant features stack-wisely across multiple source data sequences while retaining N-BEATS's interpretable design and forecasting power. Comprehensive experimental evaluations with ablation studies are provided and the corresponding results demonstrate the proposed model's forecasting and generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化時系列予測モデルとして特徴整列N-BEATSを提案する。 これは N-BEATS の非自明な拡張であり、二重残留積み重ね原理 (Oreshkin et al.[42]) を表現学習フレームワークへ拡張する。 特に、各スタックにおけるN-BEATSの残基および特徴抽出作用素の複雑な組成によって引き起こされる限界特徴確率測度を中心に回転し、シンクホーン発散と呼ばれる最適な輸送距離を近似してスタックワイズする。 トレーニング損失は、複数のソースドメイン(すなわち予測損失)からの経験的リスク最小化と、シンクホーン発散によって計算されたアライメント損失から成り、N-BEATSの解釈可能な設計と予測能力を維持しながら、複数のソースデータシーケンスにわたって不変性をスタックワイズに学習することができる。 アブレーション実験による総合的な実験的評価を行い, 提案モデルの予測と一般化能力を示す。

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