論文の概要: Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17028v1
- Date: Fri, 26 May 2023 15:36:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-29 13:45:45.626900
- Title: Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting
- Title(参考訳): 確率的時系列予測のためのより良いバッチ
- Authors: Vincent Zhihao Zheng, Seongjin Choi, Lijun Sun
- Abstract要約: 多くの既存のモデルは、エラープロセスが時間に依存しないことを仮定して問題を単純化する。
本稿では,確率予測の精度を高めるために,誤り自己相関を取り入れた新しいトレーニング手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.343333815270402
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep probabilistic time series forecasting has gained significant attention
due to its ability to provide valuable uncertainty quantification for
decision-making tasks. However, many existing models oversimplify the problem
by assuming the error process is time-independent, thereby overlooking the
serial correlation in the error process. This oversight can potentially
diminish the accuracy of the forecasts, rendering these models less effective
for decision-making purposes. To overcome this limitation, we propose an
innovative training method that incorporates error autocorrelation to enhance
the accuracy of probabilistic forecasting. Our method involves constructing a
mini-batch as a collection of $D$ consecutive time series segments for model
training and explicitly learning a covariance matrix over each mini-batch that
encodes the error correlation among adjacent time steps. The resulting
covariance matrix can be used to improve prediction accuracy and enhance
uncertainty quantification. We evaluate our method using DeepAR on multiple
public datasets, and the experimental results confirm that our framework can
effectively capture the error autocorrelation and enhance probabilistic
forecasting.
- Abstract(参考訳): 深い確率的時系列予測は、意思決定タスクに価値ある不確実性定量化を提供する能力によって、大きな注目を集めている。
しかし、既存のモデルの多くは、エラープロセスが時間に依存しないことを仮定して問題を単純化し、エラープロセスのシリアル相関を見落としている。
この監視は予測の精度を低下させる可能性があり、これらのモデルによる意思決定の目的に対する効果を低下させる。
この制限を克服するため,確率予測の精度を高めるために,誤り自己相関を取り入れた革新的なトレーニング手法を提案する。
本手法では, モデルトレーニングのためのD$連続時系列セグメントの集合としてミニバッチを構築し, 隣接する時間ステップ間の誤差相関を符号化する各ミニバッチ上で共分散行列を明示的に学習する。
その結果得られる共分散行列は、予測精度の向上と不確かさの定量化に利用できる。
提案手法は複数の公開データセット上でDeepARを用いて評価し,本フレームワークがエラー自己相関を効果的に捕捉し,確率予測を向上できることを確認した。
関連論文リスト
- Loss Shaping Constraints for Long-Term Time Series Forecasting [86.6877920044998]
本稿では,長期時系列予測のための制約付き学習手法を提案する。
提案手法は, 予測ウィンドウ上でエラーを発生させながら, 時系列ベンチマークにおける競合平均性能を示すことを示すための, 実用的なプリマル・デュアルアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T18:20:44Z) - Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting with Correlated
Errors [20.33416636338332]
誤差の自動相関を効果的に特徴付けることができる共分散行列の低ランク+対角パラメータ化を提案する。
本稿では、GPVarとTransformerの2つの異なる予測モデルを用いて、これらの特性を実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T20:27:19Z) - Deep Ensembles Meets Quantile Regression: Uncertainty-aware Imputation
for Time Series [49.992908221544624]
時系列データは、しばしば多くの欠落した値を示し、これは時系列計算タスクである。
従来の深層学習法は時系列計算に有効であることが示されている。
本研究では,不確実性のある高精度な計算を行う非生成時系列計算法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T05:52:30Z) - TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series [76.71406465526454]
時間変化量の推定は、医療や金融などの分野における意思決定の基本的な構成要素である。
本稿では,アテンションベースデコーダを用いて関節分布を推定する多元的手法を提案する。
本研究では,本モデルが実世界の複数のデータセットに対して最先端の予測を生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T21:37:29Z) - Temporal Latent Auto-Encoder: A Method for Probabilistic Multivariate
Time Series Forecasting [4.131842516813833]
時間系列の非線形ファクタリゼーションを可能にする新しい時間的潜時オートエンコーダ法を提案する。
確率的潜時空間モデルにより、入力系列の複雑な分布はデコーダを介してモデル化される。
我々のモデルは、多くの一般的な多変量データセット上で最先端のパフォーマンスを達成し、いくつかの標準メトリクスに対して最大50%のゲインを得られることがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-25T22:29:40Z) - Evaluating Prediction-Time Batch Normalization for Robustness under
Covariate Shift [81.74795324629712]
我々は予測時間バッチ正規化と呼び、共変量シフト時のモデル精度とキャリブレーションを大幅に改善する。
予測時間バッチ正規化は、既存の最先端アプローチに相補的な利点をもたらし、ロバスト性を向上させることを示します。
この手法は、事前トレーニングと併用して使用すると、さまざまな結果が得られるが、より自然なタイプのデータセットシフトでは、パフォーマンスが良くないようだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T05:08:43Z) - Beyond the Mean-Field: Structured Deep Gaussian Processes Improve the
Predictive Uncertainties [12.068153197381575]
高速収束を達成しつつ、潜在過程間の共分散を維持できる新しい変分族を提案する。
新しいアプローチの効率的な実装を提供し、それをいくつかのベンチマークデータセットに適用します。
優れた結果をもたらし、最先端の代替品よりも精度とキャリブレーションされた不確実性推定とのバランスが良くなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-22T11:10:59Z) - Efficient Ensemble Model Generation for Uncertainty Estimation with
Bayesian Approximation in Segmentation [74.06904875527556]
アンサンブルセグメンテーションモデルを構築するための汎用的で効率的なセグメンテーションフレームワークを提案する。
提案手法では,層選択法を用いて効率よくアンサンブルモデルを生成することができる。
また,新たな画素単位の不確実性損失を考案し,予測性能を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-21T16:08:38Z) - Ambiguity in Sequential Data: Predicting Uncertain Futures with
Recurrent Models [110.82452096672182]
逐次データによる曖昧な予測を扱うために,Multiple hypothesis Prediction(MHP)モデルの拡張を提案する。
また、不確実性を考慮するのに適した曖昧な問題に対する新しい尺度も導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T09:15:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。