論文の概要: Self-Supervised Learning for Time Series Analysis: Taxonomy, Progress, and Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10125v2
• Date: Sat, 22 Jul 2023 18:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 20:57:41.642085
• Title: Self-Supervised Learning for Time Series Analysis: Taxonomy, Progress, and Prospects
• Title（参考訳）: 時系列分析のための自己監督型学習:分類学、進歩、展望
• Authors: Kexin Zhang, Qingsong Wen, Chaoli Zhang, Rongyao Cai, Ming Jin, Yong Liu, James Zhang, Yuxuan Liang, Guansong Pang, Dongjin Song, Shirui Pan
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、最近、様々な時系列タスクで印象的なパフォーマンスを達成した。 この記事では、時系列データに対する最先端のSSLメソッドについてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.43823624269129
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has recently achieved impressive performance on various time series tasks. The most prominent advantage of SSL is that it reduces the dependence on labeled data. Based on the pre-training and fine-tuning strategy, even a small amount of labeled data can achieve high performance. Compared with many published self-supervised surveys on computer vision and natural language processing, a comprehensive survey for time series SSL is still missing. To fill this gap, we review current state-of-the-art SSL methods for time series data in this article. To this end, we first comprehensively review existing surveys related to SSL and time series, and then provide a new taxonomy of existing time series SSL methods by summarizing them from three perspectives: generative-based, contrastive-based, and adversarial-based. These methods are further divided into ten subcategories with detailed reviews and discussions about their key intuitions, main frameworks, advantages and disadvantages. To facilitate the experiments and validation of time series SSL methods, we also summarize datasets commonly used in time series forecasting, classification, anomaly detection, and clustering tasks. Finally, we present the future directions of SSL for time series analysis.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、最近、様々な時系列タスクで素晴らしいパフォーマンスを達成した。 SSLの最も重要な利点は、ラベル付きデータへの依存を減らすことである。 事前トレーニングと微調整の戦略に基づいて、少量のラベル付きデータでも高いパフォーマンスを達成できる。 コンピュータビジョンと自然言語処理に関する多くの自己監督調査と比較すると、時系列sslに関する包括的な調査はまだ欠落している。 このギャップを埋めるため、本稿では、時系列データに対する現在のsslメソッドについて検討する。 この目的のために、SSLと時系列に関する既存の調査を総合的にレビューし、生成ベース、コントラストベース、および敵ベースという3つの視点から、既存の時系列SSLメソッドの新しい分類法を提供する。 これらの手法はさらに10のサブカテゴリに分けられ、重要な直観、主要なフレームワーク、利点、デメリットについて詳細なレビューと議論がなされている。 また,時系列SSL手法の実験と検証を容易にするため,時系列予測,分類,異常検出,クラスタリングタスクでよく使用されるデータセットを要約する。 最後に,時系列解析におけるSSLの今後の方向性を示す。

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