論文の概要: A Multi-Scale Decomposition MLP-Mixer for Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11959v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 13:39:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 16:26:44.250234
• Title: A Multi-Scale Decomposition MLP-Mixer for Time Series Analysis
• Title（参考訳）: 時系列解析のためのマルチスケール分解型MLPミクサ
• Authors: Shuhan Zhong, Sizhe Song, Guanyao Li, Weipeng Zhuo, Yang Liu, S.-H. Gary Chan
• Abstract要約: 我々は、入力時系列を異なるコンポーネントに明示的に分解することを学ぶマルチスケール分解ミクサーであるMSD-Mixerを提案する。 我々は、MSD-Mixerが、他の最先端タスクジェネラルおよびタスク固有のアプローチと比較して、一貫して優れた性能を示すことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.260612266625847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series data, often characterized by unique composition and complex multi-scale temporal variations, requires special consideration of decomposition and multi-scale modeling in its analysis. Existing deep learning methods on this best fit to only univariate time series, and have not sufficiently accounted for sub-series level modeling and decomposition completeness. To address this, we propose MSD-Mixer, a Multi-Scale Decomposition MLP-Mixer which learns to explicitly decompose the input time series into different components, and represents the components in different layers. To handle multi-scale temporal patterns and inter-channel dependencies, we propose a novel temporal patching approach to model the time series as multi-scale sub-series, i.e., patches, and employ MLPs to mix intra- and inter-patch variations and channel-wise correlations. In addition, we propose a loss function to constrain both the magnitude and autocorrelation of the decomposition residual for decomposition completeness. Through extensive experiments on various real-world datasets for five common time series analysis tasks (long- and short-term forecasting, imputation, anomaly detection, and classification), we demonstrate that MSD-Mixer consistently achieves significantly better performance in comparison with other state-of-the-art task-general and task-specific approaches.
• Abstract（参考訳）: 時系列データは、しばしば一意な構成と複雑な多スケールの時間変化によって特徴づけられるが、分析において分解と多スケールモデリングを特に考慮する必要がある。 既存のディープラーニング手法は、一変量時系列にのみ適合し、サブシリーズレベルのモデリングや分解完全性を十分に考慮していない。 そこで我々は,MSD-Mixerを提案する。MLP-Mixerは,入力時系列を異なるコンポーネントに明示的に分解し,異なるレイヤのコンポーネントを表現する。 本稿では,マルチスケールの時間パターンとチャネル間依存性を扱うために,時系列をマルチスケールのサブシリーズ,すなわちパッチとしてモデル化する新しい時間的パッチ手法を提案する。 さらに,分解完全性に対する分解残差の大きさと自己相関を制約する損失関数を提案する。 5つの一般的な時系列分析タスク(長期および短期予測、インプテーション、異常検出、分類)のための様々な実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、msd-mixerは他の最先端のタスクジェネラルやタスク特有のアプローチと比較して、一貫して優れたパフォーマンスを達成できることを実証する。

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