論文の概要: Generative Modeling of Regular and Irregular Time Series Data via Koopman VAEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02619v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 07:14:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 16:10:17.135548
• Title: Generative Modeling of Regular and Irregular Time Series Data via Koopman VAEs
• Title（参考訳）: Koopman VAEを用いた正規および不規則時系列データの生成モデリング
• Authors: Ilan Naiman, N. Benjamin Erichson, Pu Ren, Michael W. Mahoney, Omri Azencot
• Abstract要約: モデルの新しい設計に基づく新しい生成フレームワークであるKoopman VAEを紹介する。 クープマン理論に触発され、線形写像を用いて潜在条件事前力学を表現する。 以上の結果から,KVAEは,合成および実世界の時系列生成ベンチマークにおいて,最先端のGAN法およびVAE法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.91784369229405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating realistic time series data is important for many engineering and scientific applications. Existing work tackles this problem using generative adversarial networks (GANs). However, GANs are often unstable during training, and they can suffer from mode collapse. While variational autoencoders (VAEs) are known to be more robust to these issues, they are (surprisingly) less often considered for time series generation. In this work, we introduce Koopman VAE (KVAE), a new generative framework that is based on a novel design for the model prior, and that can be optimized for either regular and irregular training data. Inspired by Koopman theory, we represent the latent conditional prior dynamics using a linear map. Our approach enhances generative modeling with two desired features: (i) incorporating domain knowledge can be achieved by leverageing spectral tools that prescribe constraints on the eigenvalues of the linear map; and (ii) studying the qualitative behavior and stablity of the system can be performed using tools from dynamical systems theory. Our results show that KVAE outperforms state-of-the-art GAN and VAE methods across several challenging synthetic and real-world time series generation benchmarks. Whether trained on regular or irregular data, KVAE generates time series that improve both discriminative and predictive metrics. We also present visual evidence suggesting that KVAE learns probability density functions that better approximate empirical ground truth distributions.
• Abstract（参考訳）: 現実的な時系列データを生成することは、多くの工学や科学的応用にとって重要である。 既存の作業では、gans(generative adversarial network)を使用してこの問題に取り組んでいる。 しかし、ganは訓練中に不安定であり、モード崩壊に苦しむことがある。 変分オートエンコーダ(VAE)はこれらの問題に対してより堅牢であることが知られているが、(当然ながら)時系列生成では考慮されない。 そこで本研究では,モデルの新しい設計に基づく新しい生成フレームワークであるKoopman VAE(KVAE)を紹介し,正規および不規則なトレーニングデータに最適化することができる。 クープマン理論に触発され、線形写像を用いて潜在条件付き事前ダイナミクスを表現する。 我々のアプローチは、2つの望ましい特徴を持つ生成的モデリングを強化する。 (i)線形写像の固有値の制約を規定するスペクトルツールを利用することにより、ドメイン知識を組み込むことができる。 (ii)力学系理論のツールを用いて、システムの質的挙動と安定性を研究することができる。 以上の結果から,KVAEは,合成および実世界の時系列生成ベンチマークにおいて,最先端のGANおよびVAE手法よりも優れていた。 正規データでも不規則データでも、KVAEは識別指標と予測指標の両方を改善する時系列を生成する。 また,kvaeが経験的基底真理分布を近似する確率密度関数を学習することを示す視覚的な証拠も提示する。

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