論文の概要: A Shapelet-based Framework for Unsupervised Multivariate Time Series Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18888v4
• Date: Sat, 17 Aug 2024 17:05:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 04:36:46.707454
• Title: A Shapelet-based Framework for Unsupervised Multivariate Time Series Representation Learning
• Title（参考訳）: 教師なし多変量時系列表現学習のためのシェープレットベースフレームワーク
• Authors: Zhiyu Liang, Jianfeng Zhang, Chen Liang, Hongzhi Wang, Zheng Liang, Lujia Pan,
• Abstract要約: 時系列固有のシェープレットに基づく表現を学習し,多変量時系列のための新しいURLフレームワークを提案する。 我々の知る限りでは、これは、教師なし汎用表現学習におけるシェープレットベースの埋め込みを探求する最初の研究である。 統一型シェープレットベースのエンコーダと,マルチグレードコントラストとマルチスケールアライメントを備えた新しい学習目標が,目的達成のために特に設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.511632089649552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have shown great promise in unsupervised representation learning (URL) for multivariate time series, because URL has the capability in learning generalizable representation for many downstream tasks without using inaccessible labels. However, existing approaches usually adopt the models originally designed for other domains (e.g., computer vision) to encode the time series data and {rely on strong assumptions to design learning objectives, which limits their ability to perform well}. To deal with these problems, we propose a novel URL framework for multivariate time series by learning time-series-specific shapelet-based representation through a popular contrasting learning paradigm. To the best of our knowledge, this is the first work that explores the shapelet-based embedding in the unsupervised general-purpose representation learning. A unified shapelet-based encoder and a novel learning objective with multi-grained contrasting and multi-scale alignment are particularly designed to achieve our goal, and a data augmentation library is employed to improve the generalization. We conduct extensive experiments using tens of real-world datasets to assess the representation quality on many downstream tasks, including classification, clustering, and anomaly detection. The results demonstrate the superiority of our method against not only URL competitors, but also techniques specially designed for downstream tasks. Our code has been made publicly available at https://github.com/real2fish/CSL.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、多変量時系列に対する教師なし表現学習(URL)において、URLはアクセス不能なラベルを使わずに多くの下流タスクに対して一般化可能な表現を学習する能力を持っているため、大きな可能性を示している。 しかしながら、既存のアプローチでは、通常、時系列データをエンコードするために、他のドメイン(例えばコンピュータビジョン)のために設計されたモデルを採用し、学習目標を設計するための強い仮定に基づいて、うまく機能する能力を制限する。 これらの問題に対処するために、一般的なコントラスト学習パラダイムを用いて時系列固有のシェープレットに基づく表現を学習することで、多変量時系列のための新しいURLフレームワークを提案する。 我々の知る限りでは、これは、教師なし汎用表現学習におけるシェープレットベースの埋め込みを探求する最初の研究である。 特に,多粒度コントラストとマルチスケールアライメントを備えた統一型シェープレットベースのエンコーダと新しい学習目標を目標として設計し,一般化を改善するためにデータ拡張ライブラリを採用した。 我々は、数個の実世界のデータセットを用いて広範囲にわたる実験を行い、分類、クラスタリング、異常検出を含む多くの下流タスクにおける表現品質を評価する。 提案手法は,URLコンペティタだけでなく,ダウンストリームタスク用に特別に設計された技術に対して優れていることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/real2fish/CSLで公開されています。

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