Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainable Time Series Anomaly Detection using Masked Latent Generative Modeling

論文の概要: Explainable Time Series Anomaly Detection using Masked Latent Generative Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12550v4
Date: Thu, 11 Jul 2024 04:45:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-12 23:37:48.583400
Title: Explainable Time Series Anomaly Detection using Masked Latent Generative Modeling
Title（参考訳）: Masked Latent Generative Modeling を用いた説明可能な時系列異常検出
Authors: Daesoo Lee, Sara Malacarne, Erlend Aune,
Abstract要約: 本稿では,新しい時系列異常検出法であるTimeVQVAE-ADを提案する。 TimeVQVAE-ADは、優れた説明性を提供しながら、優れた検出精度を実現する。私たちはGitHubに実装を提供しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3927943269211591
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel time series anomaly detection method that achieves excellent detection accuracy while offering a superior level of explainability. Our proposed method, TimeVQVAE-AD, leverages masked generative modeling adapted from the cutting-edge time series generation method known as TimeVQVAE. The prior model is trained on the discrete latent space of a time-frequency domain. Notably, the dimensional semantics of the time-frequency domain are preserved in the latent space, enabling us to compute anomaly scores across different frequency bands, which provides a better insight into the detected anomalies. Additionally, the generative nature of the prior model allows for sampling likely normal states for detected anomalies, enhancing the explainability of the detected anomalies through counterfactuals. Our experimental evaluation on the UCR Time Series Anomaly archive demonstrates that TimeVQVAE-AD significantly surpasses the existing methods in terms of detection accuracy and explainability. We provide our implementation on GitHub: \url{https://github.com/ML4ITS/TimeVQVAE-AnomalyDetection}.
Abstract（参考訳）: 本稿では,より優れた説明性を提供しながら,優れた検出精度を実現する新しい時系列異常検出手法を提案する。提案手法であるTimeVQVAE-ADは、TimeVQVAEとして知られる最先端の時系列生成法に適応したマスク付き生成モデルを利用する。先行モデルは、時間周波数領域の離散潜在空間に基づいて訓練される。特に、時間周波数領域の次元的意味論は潜時空間に保存され、異なる周波数帯域にわたる異常スコアを計算し、検出された異常についてより深い洞察を与えることができる。さらに、先行モデルの生成特性は、検出された異常に対する通常の状態のサンプリングを可能にし、検出された異常の説明可能性を高める。 UCR Time Series Anomaly アーカイブを用いた実験により,TimeVQVAE-AD が検出精度と説明可能性において既存の手法を大幅に上回っていることが示された。われわれはGitHub上で実装を行っている。 \url{https://github.com/ML4ITS/TimeVQVAE-AnomalyDetection}。

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