論文の概要: MultiWave: Multiresolution Deep Architectures through Wavelet
Decomposition for Multivariate Time Series Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10164v1
- Date: Fri, 16 Jun 2023 20:07:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 23:53:39.044338
- Title: MultiWave: Multiresolution Deep Architectures through Wavelet
Decomposition for Multivariate Time Series Prediction
- Title（参考訳）: 多変量時系列予測のためのウェーブレット分解による多重解像度深層アーキテクチャ
- Authors: Iman Deznabi, Madalina Fiterau
- Abstract要約: MultiWaveは、信号の固有周波数で動作するコンポーネントを組み込むことで、ディープラーニング時系列モデルを強化する新しいフレームワークである。
我々は、MultiWaveが重要な特徴とその周波数成分を一貫して識別し、研究対象のアプリケーションに対する貴重な洞察を提供することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.980076213134384
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The analysis of multivariate time series data is challenging due to the
various frequencies of signal changes that can occur over both short and long
terms. Furthermore, standard deep learning models are often unsuitable for such
datasets, as signals are typically sampled at different rates. To address these
issues, we introduce MultiWave, a novel framework that enhances deep learning
time series models by incorporating components that operate at the intrinsic
frequencies of signals. MultiWave uses wavelets to decompose each signal into
subsignals of varying frequencies and groups them into frequency bands. Each
frequency band is handled by a different component of our model. A gating
mechanism combines the output of the components to produce sparse models that
use only specific signals at specific frequencies. Our experiments demonstrate
that MultiWave accurately identifies informative frequency bands and improves
the performance of various deep learning models, including LSTM, Transformer,
and CNN-based models, for a wide range of applications. It attains top
performance in stress and affect detection from wearables. It also increases
the AUC of the best-performing model by 5% for in-hospital COVID-19 mortality
prediction from patient blood samples and for human activity recognition from
accelerometer and gyroscope data. We show that MultiWave consistently
identifies critical features and their frequency components, thus providing
valuable insights into the applications studied.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列データの解析は、短い時間と長い時間の両方で発生する様々な信号変化の頻度のために困難である。
さらに、標準的なディープラーニングモデルは、信号が通常異なるレートでサンプリングされるため、このようなデータセットには適さないことが多い。
これらの問題に対処するため,MultiWaveは,信号の固有周波数で動作するコンポーネントを組み込むことで,ディープラーニング時系列モデルを強化する新しいフレームワークである。
MultiWaveはウェーブレットを使用して、各信号を様々な周波数のサブサインに分解し、それらを周波数帯域に分類する。
各周波数帯域は、我々のモデルの異なるコンポーネントによって処理される。
ゲーティング機構はコンポーネントの出力を組み合わせて、特定の周波数でのみ特定の信号を使用するスパースモデルを生成する。
実験により,マルチウェーブは有益周波数帯域を正確に識別し,lstm,transformer,cnnモデルなど様々な深層学習モデルの性能を向上させることを実証した。
ストレスの最高のパフォーマンスを達成し、ウェアラブルの検出に影響を与える。
また、患者血液サンプルからの院内COVID-19死亡率予測や加速度計とジャイロスコープデータからの人間の活動認識において、最高のパフォーマンスモデルであるAUCを5%向上させる。
マルチウェーブは、重要な特徴とその周波数成分を一貫して識別し、研究対象のアプリケーションに対する貴重な洞察を提供する。
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