論文の概要: EdgeConvFormer: Dynamic Graph CNN and Transformer based Anomaly
Detection in Multivariate Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01729v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 08:38:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 15:51:50.136810
- Title: EdgeConvFormer: Dynamic Graph CNN and Transformer based Anomaly
Detection in Multivariate Time Series
- Title（参考訳）: EdgeConvFormer: 多変量時系列における動的グラフCNNとトランスフォーマーに基づく異常検出
- Authors: Jie Liu, Qilin Li, Senjian An, Bradley Ezard, and Ling Li
- Abstract要約: 本研究では,階層化されたTime2vec埋め込み,動的グラフCNN,Transformerを統合し,グローバルかつ局所的な空間時間情報を抽出する新たな異常検出手法EdgeConvFormerを提案する。
実験により、EdgeConvFormerは、多変量時系列データから時空間モデリングを学習し、異なるスケールの多くの実世界のデータセットに対する最先端のアプローチよりも優れた異常検出性能を得ることができることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.514010315664322
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Transformer-based models for anomaly detection in multivariate time series
can benefit from the self-attention mechanism due to its advantage in modeling
long-term dependencies. However, Transformer-based anomaly detection models
have problems such as a large amount of data being required for training,
standard positional encoding is not suitable for multivariate time series data,
and the interdependence between time series is not considered. To address these
limitations, we propose a novel anomaly detection method, named EdgeConvFormer,
which integrates Time2vec embedding, stacked dynamic graph CNN, and Transformer
to extract global and local spatial-time information. This design of
EdgeConvFormer empowers it with decomposition capacities for complex time
series, progressive spatiotemporal correlation discovery between time series,
and representation aggregation of multi-scale features. Experiments demonstrate
that EdgeConvFormer can learn the spatial-temporal correlations from
multivariate time series data and achieve better anomaly detection performance
than the state-of-the-art approaches on many real-world datasets of different
scales.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列における異常検出のためのトランスベースモデルは、長期依存のモデル化に有利なセルフアテンション機構の恩恵を受ける。
しかし、変圧器に基づく異常検出モデルには、トレーニングに必要な大量のデータ、多変量時系列データには標準位置符号化が適していないこと、時系列間の相互依存などといった問題がある。
これらの制約に対処するため,EdgeConvFormerという新しい異常検出手法を提案する。この手法はTime2vecの埋め込み,スタックされた動的グラフCNN,Transformerを統合し,グローバルおよびローカルな空間時間情報を抽出する。
このEdgeConvFormerの設計により、複雑な時系列の分解能力、時系列間のプログレッシブ時空間相関発見、マルチスケール特徴の表現集約が実現される。
実験により、edgeconvformerは、多変量時系列データから空間-時間相関を学習し、異なるスケールの多くの実世界のデータセットにおける最先端のアプローチよりも優れた異常検出性能を達成することが示されている。
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