論文の概要: Modelling Irregularly Sampled Time Series Without Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08698v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 18:43:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 19:52:24.457385
• Title: Modelling Irregularly Sampled Time Series Without Imputation
• Title（参考訳）: インプットのない不規則サンプリング時系列のモデル化
• Authors: Rohit Agarwal, Aman Sinha, Dilip K. Prasad, Marianne Clausel, Alexander Horsch, Mathieu Constant and Xavier Coubez
• Abstract要約: 不規則サンプリング時系列(ISTS)のモデル化は、値の欠如により困難である。 既存のほとんどのメソッドは、不規則にサンプリングされたデータをインプットによって定期的にサンプリングされたデータに変換することで、ISTSの処理に重点を置いている。 我々は,LSTMのセットを用いてISTSを計算せずにモデル化し,基礎となるプロセスの仮定を排除したSLANを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.79338100842851
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modelling irregularly-sampled time series (ISTS) is challenging because of missing values. Most existing methods focus on handling ISTS by converting irregularly sampled data into regularly sampled data via imputation. These models assume an underlying missing mechanism leading to unwanted bias and sub-optimal performance. We present SLAN (Switch LSTM Aggregate Network), which utilizes a pack of LSTMs to model ISTS without imputation, eliminating the assumption of any underlying process. It dynamically adapts its architecture on the fly based on the measured sensors. SLAN exploits the irregularity information to capture each sensor's local summary explicitly and maintains a global summary state throughout the observational period. We demonstrate the efficacy of SLAN on publicly available datasets, namely, MIMIC-III, Physionet 2012 and Physionet 2019. The code is available at https://github.com/Rohit102497/SLAN.
• Abstract（参考訳）: 不規則サンプリング時系列(ISTS)のモデル化は、値の欠如により困難である。 既存のほとんどのメソッドは、不規則にサンプリングされたデータをインプットによって定期的にサンプリングされたデータに変換することでISTSを扱うことに重点を置いている。 これらのモデルは、望ましくないバイアスと準最適性能をもたらすメカニズムを欠いていると仮定する。 SLAN(Switch LSTM Aggregate Network)は,LSTMのセットを用いてISTSを計算せずにモデル化し,基礎となるプロセスの仮定をなくす。 計測されたセンサーに基づいて動的にアーキテクチャをオンザフライで適応させる。 SLANは不規則情報を利用して各センサの局所的な要約を明示的に捉え、観測期間を通してグローバルな要約状態を維持する。 公開データセット(MIMIC-III, Physionet 2012, Physionet 2019)に対するSLANの有効性を示す。 コードはhttps://github.com/Rohit102497/SLANで公開されている。

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