論文の概要: Modular Neural Networks for Time Series Forecasting: Interpretability and Feature Selection using Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16834v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 14:51:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 18:04:36.678684
• Title: Modular Neural Networks for Time Series Forecasting: Interpretability and Feature Selection using Attention
• Title（参考訳）: 時系列予測のためのモジュールニューラルネットワーク:注意を用いた解釈可能性と特徴選択
• Authors: Qiqi Su, Christos Kloukinas, Artur d'Garcez
• Abstract要約: 本稿では,構築によって解釈可能な時系列予測のための新しいモジュール型ニューラルネットワークモデルを提案する。 リカレントニューラルネットワークはデータ内の時間的依存関係を学習し、アテンションベースの特徴選択コンポーネントは最も関連性の高い特徴を選択する。 モジュール型のディープネットワークは、選択した機能から独立してトレーニングされ、ユーザーが機能がどのように結果に影響を与えるかを示し、モデルを解釈できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multivariate time series have many applications, from healthcare and meteorology to life science. Although deep learning models have shown excellent predictive performance for time series, they have been criticised for being "black-boxes" or non-interpretable. This paper proposes a novel modular neural network model for multivariate time series prediction that is interpretable by construction. A recurrent neural network learns the temporal dependencies in the data while an attention-based feature selection component selects the most relevant features and suppresses redundant features used in the learning of the temporal dependencies. A modular deep network is trained from the selected features independently to show the users how features influence outcomes, making the model interpretable. Experimental results show that this approach can outperform state-of-the-art interpretable Neural Additive Models (NAM) and variations thereof in both regression and classification of time series tasks, achieving a predictive performance that is comparable to the top non-interpretable methods for time series, LSTM and XGBoost.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列は、医療や気象学から生命科学まで、多くの応用がある。 ディープラーニングモデルは時系列に対する優れた予測性能を示しているが、それらは「ブラックボックス」あるいは「解釈不能」であると批判されている。 本稿では,構成によって解釈可能な多変量時系列予測のためのモジュール型ニューラルネットワークモデルを提案する。 繰り返しニューラルネットワークはデータ内の時間的依存関係を学習し、注意に基づく特徴選択コンポーネントは最も関連性の高い特徴を選択し、時間的依存関係の学習に使用される冗長な特徴を抑制する。 モジュール型のディープネットワークは、選択した機能から独立してトレーニングされ、ユーザーが機能がどのように結果に影響を与えるかを示し、モデルを解釈できる。 実験結果から,本手法は,時系列タスクの回帰と分類の両方において,最先端の非解釈可能な手法であるLSTM,XGBoostに匹敵する予測性能を達成し,最先端の解釈可能なニューラル付加モデル(NAM)およびそれらのバリエーションより優れていることが示された。

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