論文の概要: Time Series Continuous Modeling for Imputation and Forecasting with Implicit Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05880v5
• Date: Mon, 22 Apr 2024 13:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 01:12:24.671169
• Title: Time Series Continuous Modeling for Imputation and Forecasting with Implicit Neural Representations
• Title（参考訳）: インプットニューラル表現を用いたインプットと予測のための時系列連続モデリング
• Authors: Etienne Le Naour, Louis Serrano, Léon Migus, Yuan Yin, Ghislain Agoua, Nicolas Baskiotis, Patrick Gallinari, Vincent Guigue,
• Abstract要約: 本稿では,実世界のデータでしばしば発生する課題に対処するために,時系列計算と予測のための新しいモデリング手法を提案する。 本手法はシリーズの進化力学の連続時間依存モデルに依存する。 メタラーニングアルゴリズムによって駆動される変調機構は、観測されたタイムウインドウを超えて、見えないサンプルや外挿への適応を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.797295258800638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel modeling approach for time series imputation and forecasting, tailored to address the challenges often encountered in real-world data, such as irregular samples, missing data, or unaligned measurements from multiple sensors. Our method relies on a continuous-time-dependent model of the series' evolution dynamics. It leverages adaptations of conditional, implicit neural representations for sequential data. A modulation mechanism, driven by a meta-learning algorithm, allows adaptation to unseen samples and extrapolation beyond observed time-windows for long-term predictions. The model provides a highly flexible and unified framework for imputation and forecasting tasks across a wide range of challenging scenarios. It achieves state-of-the-art performance on classical benchmarks and outperforms alternative time-continuous models.
• Abstract（参考訳）: 時系列計算と予測のための新しいモデリング手法を導入し、不規則なサンプル、欠落データ、複数のセンサからの非整合測定など、現実世界のデータで頻繁に発生する課題に対処する。 本手法はシリーズの進化力学の連続時間依存モデルに依存する。 シーケンシャルデータに対する条件付き暗黙のニューラル表現の適応を利用する。 メタラーニングアルゴリズムによって駆動される変調機構は、長期的な予測のために観察されたタイムウインドウを超えて、見知らぬサンプルや外挿に適応することができる。 このモデルは、幅広い挑戦的なシナリオにわたるタスクの計算と予測のための、非常に柔軟で統一されたフレームワークを提供する。 古典的なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、代替の時間連続モデルより優れています。

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