論文の概要: An Event based Prediction Suffix Tree

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14944v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 05:07:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 19:46:02.436662
• Title: An Event based Prediction Suffix Tree
• Title（参考訳）: イベントベース予測接尾辞木
• Authors: Evie Andrew, Travis Monk, Andr\'e van Schaik
• Abstract要約: イベントベースの予測サフィックスツリーは生物学的にインスパイアされた、イベントベースの予測アルゴリズムである。 イベントベースの入力の統計に基づいて、オンラインでモデルを学ぶ。 複数の重なり合うパターンを予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07589017023705934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article introduces the Event based Prediction Suffix Tree (EPST), a biologically inspired, event-based prediction algorithm. The EPST learns a model online based on the statistics of an event based input and can make predictions over multiple overlapping patterns. The EPST uses a representation specific to event based data, defined as a portion of the power set of event subsequences within a short context window. It is explainable, and possesses many promising properties such as fault tolerance, resistance to event noise, as well as the capability for one-shot learning. The computational features of the EPST are examined in a synthetic data prediction task with additive event noise, event jitter, and dropout. The resulting algorithm outputs predicted projections for the near term future of the signal, which may be applied to tasks such as event based anomaly detection or pattern recognition.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生物にインスパイアされた,事象に基づく予測アルゴリズムであるevent based prediction suffix tree(epst)について紹介する。 EPSTは、イベントベースの入力の統計に基づいてオンラインモデルを学び、複数の重複するパターンを予測できる。 EPSTは、短いコンテキストウィンドウ内のイベントサブシーケンスのパワーセットの一部として定義された、イベントベースのデータ固有の表現を使用する。 説明可能であり、フォールトトレランス、イベントノイズに対する耐性、ワンショット学習の能力など多くの有望な特性を持っている。 EPSTの計算特性を,付加的なイベントノイズ,イベントジッタ,ドロップアウトを含む合成データ予測タスクで検討した。 得られたアルゴリズムは、信号の近い将来の予測予測予測を出力し、イベントベースの異常検出やパターン認識などのタスクに適用することができる。

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