論文の概要: TransNAS-TSAD: Harnessing Transformers for Multi-Objective Neural Architecture Search in Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18061v2
• Date: Sun, 3 Dec 2023 00:41:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 20:51:40.481147
• Title: TransNAS-TSAD: Harnessing Transformers for Multi-Objective Neural Architecture Search in Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: TransNAS-TSAD:時系列異常検出における多目的ニューラルネットワーク探索のためのハーネス変換器
• Authors: Ijaz Ul Haq, Byung Suk Lee
• Abstract要約: 本稿では,トランスナS-TSADについて紹介する。トランスナS-TSADはニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)でトランスフォーマーアーキテクチャをシナジする新しいフレームワークである。 評価の結果,TransNAS-TSADは従来の異常検出モデルを超え,多様なデータシナリオにおいて顕著な改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2152408300097255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The surge in real-time data collection across various industries has underscored the need for advanced anomaly detection in both univariate and multivariate time series data. Traditional methods, while comprehensive, often struggle to capture the complex interdependencies in such data. This paper introduces TransNAS-TSAD, a novel framework that synergizes transformer architecture with neural architecture search (NAS), enhanced through NSGA-II algorithm optimization. This innovative approach effectively tackles the complexities of both univariate and multivariate time series, balancing computational efficiency with detection accuracy. Our evaluation reveals that TransNAS-TSAD surpasses conventional anomaly detection models, demonstrating marked improvements in diverse data scenarios. We also propose the Efficiency-Accuracy-Complexity Score (EACS) as a new metric for assessing model performance, emphasizing the crucial balance between accuracy and computational resources. TransNAS-TSAD sets a new benchmark in time series anomaly detection, offering a versatile, efficient solution for complex real-world applications. This research paves the way for future developments in the field, highlighting its potential in a wide range of industry applications.
• Abstract（参考訳）: 様々な産業におけるリアルタイムデータ収集の急増は、単変量および多変量時系列データの両方において高度な異常検出の必要性を浮き彫りにした。 従来の手法は包括的ではあるが、そのようなデータの複雑な相互依存を捉えるのに苦労することが多い。 本稿では,ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)とトランスフォーマーアーキテクチャを相乗化する新しいフレームワークであるTransNAS-TSADを紹介し,NSGA-IIアルゴリズムの最適化によって拡張した。 この革新的なアプローチは、不変量時系列と多変量時系列の両方の複雑さを効果的に取り組み、計算効率と検出精度のバランスをとる。 評価の結果,TransNAS-TSADは従来の異常検出モデルを超え,多様なデータシナリオにおいて顕著な改善が見られた。 また,効率・精度・複雑度スコア(eacs)をモデルの性能評価のための新しい指標として提案し,精度と計算資源の重要バランスを強調する。 TransNAS-TSADは時系列異常検出の新しいベンチマークを設定し、複雑な現実世界のアプリケーションに汎用的で効率的なソリューションを提供する。 この研究は、この分野の将来の発展への道を開き、幅広い産業応用におけるその可能性を強調している。

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