論文の概要: Event Detection in Time Series: Universal Deep Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15654v2
• Date: Fri, 29 Dec 2023 22:07:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 01:00:15.380947
• Title: Event Detection in Time Series: Universal Deep Learning Approach
• Title（参考訳）: 時系列におけるイベント検出:ユニバーサルディープラーニングアプローチ
• Authors: Menouar Azib, Benjamin Renard, Philippe Garnier, Vincent G\'enot, Nicolas Andr\'e
• Abstract要約: 時系列におけるイベント検出は、不均衡なデータセット、まれなイベント、時間間隔定義イベントの頻度のため、困難なタスクである。 本稿では,教師付き回帰に基づく深層学習手法を提案する。 当社のアプローチは、まれなイベントや不均衡なデータセットを含む、統合されたフレームワーク内で、さまざまな種類のイベントを効果的に処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event detection in time series is a challenging task due to the prevalence of imbalanced datasets, rare events, and time interval-defined events. Traditional supervised deep learning methods primarily employ binary classification, where each time step is assigned a binary label indicating the presence or absence of an event. However, these methods struggle to handle these specific scenarios effectively. To address these limitations, we propose a novel supervised regression-based deep learning approach that offers several advantages over classification-based methods. Our approach, with a limited number of parameters, can effectively handle various types of events within a unified framework, including rare events and imbalanced datasets. We provide theoretical justifications for its universality and precision and demonstrate its superior performance across diverse domains, particularly for rare events and imbalanced datasets.
• Abstract（参考訳）: 時系列におけるイベント検出は、不均衡なデータセット、まれなイベント、時間間隔定義イベントの頻度のため、困難なタスクである。 従来の教師付きディープラーニング手法は主にバイナリ分類を採用しており、各ステップにはイベントの有無を示すバイナリラベルが割り当てられている。 しかし、これらの手法はこれらの特定のシナリオを効果的に扱うのに苦労する。 これらの制約に対処するために,分類に基づく手法よりもいくつかの利点を提供する,教師付き回帰に基づくディープラーニング手法を提案する。 パラメータが限られているこのアプローチは、まれなイベントや不均衡なデータセットを含む、統一されたフレームワーク内のさまざまな種類のイベントを効果的に処理できる。 我々は,その普遍性と精度を理論的に正当化し,様々な領域,特に稀な事象や不均衡なデータセットにおいて,その優れた性能を示す。

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