Fugu-MT 論文翻訳(概要): Kernel-U-Net: Multivariate Time Series Forecasting using Custom Kernels

論文の概要: Kernel-U-Net: Multivariate Time Series Forecasting using Custom Kernels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01479v3
Date: Mon, 9 Sep 2024 16:12:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 03:32:49.197286
Title: Kernel-U-Net: Multivariate Time Series Forecasting using Custom Kernels
Title（参考訳）: Kernel-U-Net:カスタムカーネルを用いた多変量時系列予測
Authors: Jiang You, Arben Cela, René Natowicz, Jacob Ouanounou, Patrick Siarry,
Abstract要約: Kernel-U-Netは、柔軟でカーネルにカスタマイズ可能なU字型ニューラルネットワークアーキテクチャである。具体的には、カーネル-U-Netは入力時系列をカーネル操作からパッチに分割する手順を分離する。 1)特定のデータセットに適応するためのカーネルのカスタマイズの柔軟性、2)トランスフォーマー層の複雑さを線形に減らした計算効率の向上、である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8816077341295625
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Time series forecasting task predicts future trends based on historical information. Transformer-based U-Net architectures, despite their success in medical image segmentation, have limitations in both expressiveness and computation efficiency in time series forecasting as evidenced in YFormer. To tackle these challenges, we introduce Kernel-U-Net, a flexible and kernel-customizable U-shape neural network architecture. The kernel-U-Net encoder compresses the input series into latent vectors, and its symmetric decoder subsequently expands these vectors into output series. Specifically, Kernel-U-Net separates the procedure of partitioning input time series into patches from kernel manipulation, thereby providing the convenience of customized executing kernels. Our method offers two primary advantages: 1) Flexibility in kernel customization to adapt to specific datasets; and 2) Enhanced computational efficiency, with the complexity of the Transformer layer reduced to linear. Experiments on seven real-world datasets, demonstrate that Kernel-U-Net's performance either exceeds or meets that of the existing state-of-the-art model in the majority of cases in channel-independent settings. The source code for Kernel-U-Net will be made publicly available for further research and application.
Abstract（参考訳）: 時系列予測タスクは、過去の情報に基づいて将来のトレンドを予測する。トランスフォーマーベースのU-Netアーキテクチャは、医用画像セグメンテーションの成功にもかかわらず、YFormerで証明されているように、時系列予測における表現性と計算効率に制限がある。これらの課題に対処するために、我々は、柔軟でカーネルにカスタマイズ可能なU字型ニューラルネットワークアーキテクチャであるKernel-U-Netを紹介した。カーネル-U-Netエンコーダは入力列を潜在ベクトルに圧縮し、その対称デコーダはこれらのベクトルを出力列に拡張する。具体的には、カーネル-U-Netは、入力時系列をカーネル操作からパッチに分割する手順を分離し、カスタマイズされた実行カーネルの利便性を提供する。我々の方法には2つの利点がある。 1)特定のデータセットに適応するためのカーネルのカスタマイズの柔軟性 2) 計算効率は向上し, トランスフォーマー層の複雑さは線形に低下した。実世界の7つのデータセットの実験では、チャネルに依存しない設定の場合、Kernel-U-Netのパフォーマンスが既存の最先端モデルを上回るか、満たされることを示した。 Kernel-U-Netのソースコードは、さらなる研究とアプリケーションのために公開されている。

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