論文の概要: DualDynamics: Synergizing Implicit and Explicit Methods for Robust Irregular Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04979v3
• Date: Thu, 19 Dec 2024 07:33:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:20.631819
• Title: DualDynamics: Synergizing Implicit and Explicit Methods for Robust Irregular Time Series Analysis
• Title（参考訳）: DualDynamics:ロバスト不規則時系列解析のための命令と明示的メソッドの同期化
• Authors: YongKyung Oh, Dongyoung Lim, Sungil Kim,
• Abstract要約: NDE法とニューラルフロー法を組み合わせた新しいフレームワークである「DualDynamics」を紹介する。 このアプローチは計算要求のバランスを保ちながら表現力を高め、既存の手法の限界に対処する。 以上の結果から,DualDynamicsが不規則時系列解析を飛躍的に進める可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.686808512438363
• License:
• Abstract: Real-world time series analysis faces significant challenges when dealing with irregular and incomplete data. While Neural Differential Equation (NDE) based methods have shown promise, they struggle with limited expressiveness, scalability issues, and stability concerns. Conversely, Neural Flows offer stability but falter with irregular data. We introduce 'DualDynamics', a novel framework that synergistically combines NDE-based method and Neural Flow-based method. This approach enhances expressive power while balancing computational demands, addressing critical limitations of existing techniques. We demonstrate DualDynamics' effectiveness across diverse tasks: classification of robustness to dataset shift, irregularly-sampled series analysis, interpolation of missing data, and forecasting with partial observations. Our results show consistent outperformance over state-of-the-art methods, indicating DualDynamics' potential to advance irregular time series analysis significantly.
• Abstract（参考訳）: 実世界の時系列分析は不完全データや不完全データを扱う際に大きな課題に直面している。 NDE(Neural Differential Equation)ベースの手法は将来性を示しているが、表現力やスケーラビリティの問題、安定性の問題に悩まされている。 逆に、Neural Flowsは安定性を提供するが、不規則なデータを扱う。 我々は,NDE法とニューラルフロー法を相乗的に組み合わせた新しいフレームワークである「DualDynamics」を紹介する。 このアプローチは計算要求のバランスを保ちながら表現力を高め、既存の手法の限界に対処する。 本研究では、データセットシフトに対するロバストネスの分類、不規則にサンプリングされた時系列解析、欠落データの補間、部分的な観測による予測など、様々なタスクにおけるDualDynamicsの有効性を実証する。 以上の結果から,DualDynamicsが不規則時系列解析を飛躍的に進める可能性が示唆された。

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