論文の概要: Martian time-series unraveled: A multi-scale nested approach with factorial variational autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16189v2
• Date: Tue, 18 Jul 2023 15:05:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 18:38:39.066765
• Title: Martian time-series unraveled: A multi-scale nested approach with factorial variational autoencoders
• Title（参考訳）: 火星の時系列:因子的変動オートエンコーダを用いたマルチスケールネステッドアプローチ
• Authors: Ali Siahkoohi and Rudy Morel and Randall Balestriero and Erwan Allys and Gr\'egory Sainton and Taichi Kawamura and Maarten V. de Hoop
• Abstract要約: 教師なしのソース分離は、ミキシング演算子を通して記録された未知のソース信号のセットを解き放つことを伴う。 この問題は本質的に不適切であり、時系列データで情報源が示す様々な時間スケールに悩まされている。 既存のメソッドは通常、選択されたウィンドウサイズに依存し、マルチスケールソースを扱う能力を制限する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.059188853930381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised source separation involves unraveling an unknown set of source signals recorded through a mixing operator, with limited prior knowledge about the sources, and only access to a dataset of signal mixtures. This problem is inherently ill-posed and is further challenged by the variety of time-scales exhibited by sources in time series data. Existing methods typically rely on a preselected window size that limits their capacity to handle multi-scale sources. To address this issue, instead of operating in the time domain, we propose an unsupervised multi-scale clustering and source separation framework by leveraging wavelet scattering covariances that provide a low-dimensional representation of stochastic processes, capable of distinguishing between different non-Gaussian stochastic processes. Nested within this representation space, we develop a factorial Gaussian-mixture variational autoencoder that is trained to (1) probabilistically cluster sources at different time-scales and (2) independently sample scattering covariance representations associated with each cluster. Using samples from each cluster as prior information, we formulate source separation as an optimization problem in the wavelet scattering covariance representation space, resulting in separated sources in the time domain. When applied to seismic data recorded during the NASA InSight mission on Mars, our multi-scale nested approach proves to be a powerful tool for discriminating between sources varying greatly in time-scale, e.g., minute-long transient one-sided pulses (known as ``glitches'') and structured ambient noises resulting from atmospheric activities that typically last for tens of minutes. These results provide an opportunity to conduct further investigations into the isolated sources related to atmospheric-surface interactions, thermal relaxations, and other complex phenomena.
• Abstract（参考訳）: 教師なしのソース分離は、ミキシング演算子を通じて記録された未知のソース信号のセットを解き放ち、ソースに関する事前知識が限られ、信号混合のデータセットのみにアクセスする。 この問題は本質的に不適切であり、時系列データで情報源が示す様々な時間スケールによってさらに問題視されている。 既存のメソッドは通常、選択されたウィンドウサイズに依存し、マルチスケールソースを扱う能力を制限する。 そこで本研究では,非ガウジアン確率過程を区別可能な確率過程の低次元表現を提供するウェーブレット散乱共分散を用いて,非教師なしマルチスケールクラスタリングおよびソース分離フレームワークを提案する。 この表現空間にネストし,(1)異なる時間スケールでの確率的クラスター源,(2)各クラスタに関連する独立なサンプル散乱共分散表現を訓練した因子型ガウス型変分オートエンコーダを開発した。 各クラスタからのサンプルを事前情報として,ウェーブレット散乱共分散表現空間の最適化問題としてソース分離を定式化し,時間領域でソースを分離する。 nasaの火星探査ミッションで記録された地震データに適用すると、我々のマルチスケールのネストドアプローチは、時間的スケールで大きく異なる源(例えば、"glitches"として知られる)と、通常数分間続く大気活動によって生じる大気環境ノイズとを識別するための強力なツールであることが証明されます。 これらの結果は、大気-表面相互作用、熱緩和、その他の複雑な現象に関連する孤立した源についてさらなる調査を行う機会を与える。

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