論文の概要: PatchAD: Patch-based MLP-Mixer for Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09793v2
• Date: Sun, 21 Jan 2024 02:35:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 19:08:39.260732
• Title: PatchAD: Patch-based MLP-Mixer for Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: PatchAD: 時系列異常検出のためのパッチベースMLPミキサ
• Authors: Zhijie Zhong, Zhiwen Yu, Yiyuan Yang, Weizheng Wang, Kaixiang Yang
• Abstract要約: 異常検出は時系列分析の重要な側面であり、時系列サンプル中の異常事象を識別することを目的としている。 それまでの研究は主に復元に基づくアプローチに依存し、モデルの表現能力を制限していた。 本研究では,新しいマルチスケールパッチベースのMixerアーキテクチャであるPatchADを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.054499036516617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection stands as a crucial aspect of time series analysis, aiming to identify abnormal events in time series samples. The central challenge of this task lies in effectively learning the representations of normal and abnormal patterns in a label-lacking scenario. Previous research mostly relied on reconstruction-based approaches, restricting the representational abilities of the models. In addition, most of the current deep learning-based methods are not lightweight enough, which prompts us to design a more efficient framework for anomaly detection. In this study, we introduce PatchAD, a novel multi-scale patch-based MLP-Mixer architecture that leverages contrastive learning for representational extraction and anomaly detection. Specifically, PatchAD is composed of four distinct MLP Mixers, exclusively utilizing the MLP architecture for high efficiency and lightweight architecture. Additionally, we also innovatively crafted a dual project constraint module to mitigate potential model degradation. Comprehensive experiments demonstrate that PatchAD achieves state-of-the-art results across multiple real-world multivariate time series datasets. Our code is publicly available.\footnote{\url{https://github.com/EmorZz1G/PatchAD}}
• Abstract（参考訳）: 異常検出は時系列分析の重要な側面であり、時系列サンプルにおける異常事象の同定を目的としている。 このタスクの中心的な課題は、ラベルラッキングシナリオにおける正規および異常パターンの表現を効果的に学習することにある。 これまでの研究は主に復元に基づくアプローチに依存し、モデルの表現能力を制限していた。 さらに、現在のディープラーニングベースの手法のほとんどは十分に軽量ではないため、異常検出のためのより効率的なフレームワークを設計する必要がある。 本研究では,表現抽出と異常検出にコントラスト学習を利用するマルチスケールパッチベースmlp-mixerアーキテクチャであるpatchadを提案する。 具体的には、PatchADは4つの異なるMLPミキサーで構成されており、MLPアーキテクチャを高効率で軽量なアーキテクチャにのみ活用している。 さらに,潜在的なモデル劣化を軽減するために,2つの制約モジュールを革新的に開発した。 総合的な実験により、PatchADは複数の実世界の多変量時系列データセットにまたがって最先端の結果を達成する。 私たちのコードは公開されています。 \footnote{\url{https://github.com/EmorZz1G/PatchAD}}

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