論文の概要: Representation Learning of Multivariate Time Series using Attention and Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01987v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 21:32:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 16:21:27.355317
• Title: Representation Learning of Multivariate Time Series using Attention and Adversarial Training
• Title（参考訳）: 注意と逆訓練を用いた多変量時系列表現学習
• Authors: Leon Scharw\"achter and Sebastian Otte
• Abstract要約: 変換器をベースとしたオートエンコーダを提案し, 逆方向のトレーニングスキームを用いて, 人工時系列信号を生成する。 その結果,生成した信号は畳み込みネットワークを用いた場合よりも,模範的データセットとの類似性が高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0577627277681887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A critical factor in trustworthy machine learning is to develop robust representations of the training data. Only under this guarantee methods are legitimate to artificially generate data, for example, to counteract imbalanced datasets or provide counterfactual explanations for blackbox decision-making systems. In recent years, Generative Adversarial Networks (GANs) have shown considerable results in forming stable representations and generating realistic data. While many applications focus on generating image data, less effort has been made in generating time series data, especially multivariate signals. In this work, a Transformer-based autoencoder is proposed that is regularized using an adversarial training scheme to generate artificial multivariate time series signals. The representation is evaluated using t-SNE visualizations, Dynamic Time Warping (DTW) and Entropy scores. Our results indicate that the generated signals exhibit higher similarity to an exemplary dataset than using a convolutional network approach.
• Abstract（参考訳）: 信頼できる機械学習の重要な要因は、トレーニングデータの堅牢な表現を開発することである。 この保証方法の下でのみ、例えば、不均衡データセットの反作用やブラックボックス意思決定システムに対する反事実的説明を提供するために、人工的にデータを生成するのが正当である。 近年,GAN(Generative Adversarial Networks)は,安定な表現の形成と現実的なデータ生成にかなりの成果を上げている。 多くのアプリケーションは画像データを生成することに重点を置いているが、時系列データ、特に多変量信号を生成する作業は少ない。 本研究では, 対数学習方式を用いて, 人工多変量時系列信号を生成するトランスフォーマーベースのオートエンコーダを提案する。 この表現は、t-SNE可視化、動的時間ウォーピング(DTW)、エントロピースコアを用いて評価される。 その結果,生成した信号は畳み込みネットワークアプローチよりも模範データセットと高い類似性を示すことがわかった。

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