論文の概要: Deep Dict: Deep Learning-based Lossy Time Series Compressor for IoT Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10396v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 22:10:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 17:17:45.933491
• Title: Deep Dict: Deep Learning-based Lossy Time Series Compressor for IoT Data
• Title（参考訳）: deep dict: ディープラーニングベースのiotデータ用時系列圧縮機
• Authors: Jinxin Liu, Petar Djukic, Michel Kulhandjian, Burak Kantarci
• Abstract要約: ディープディクト(Deep Dict)は、予め定義された範囲内で圧縮誤差を保ちながら高い圧縮比を達成するように設計された、損失の少ない時系列圧縮機である。 BTAEは時系列データからベルヌーイ表現を抽出し、従来のオートエンコーダと比較して表現のサイズを小さくする。 L1/L2のような共通回帰損失の限界に対処するために、量子エントロピー損失(QEL)と呼ばれる新しい損失関数を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.97162100346596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose Deep Dict, a deep learning-based lossy time series compressor designed to achieve a high compression ratio while maintaining decompression error within a predefined range. Deep Dict incorporates two essential components: the Bernoulli transformer autoencoder (BTAE) and a distortion constraint. BTAE extracts Bernoulli representations from time series data, reducing the size of the representations compared to conventional autoencoders. The distortion constraint limits the prediction error of BTAE to the desired range. Moreover, in order to address the limitations of common regression losses such as L1/L2, we introduce a novel loss function called quantized entropy loss (QEL). QEL takes into account the specific characteristics of the problem, enhancing robustness to outliers and alleviating optimization challenges. Our evaluation of Deep Dict across ten diverse time series datasets from various domains reveals that Deep Dict outperforms state-of-the-art lossy compressors in terms of compression ratio by a significant margin by up to 53.66%.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,事前定義された範囲内で圧縮誤差を維持しつつ,高い圧縮率を達成するために設計された,ディープラーニングベースのロスリー時系列圧縮機であるdeep dictを提案する。 Deep DictにはBernolli Transformer Autoencoder(BTAE)と歪み制約という2つの重要なコンポーネントが含まれている。 btaeは時系列データからベルヌーイ表現を抽出し、従来のオートエンコーダに比べて表現のサイズを小さくする。 歪み制約は、BTAEの予測誤差を所望の範囲に制限する。 さらに,L1/L2のような共通回帰損失の限界に対処するために,量子エントロピー損失(QEL)と呼ばれる新しい損失関数を導入する。 QELは問題の特徴を考慮し、アウトレーヤへの堅牢性を強化し、最適化の課題を軽減する。 各種ドメインの10種類の時系列データセットを対象としたDeep Dictの評価では、Deep Dictは圧縮比で最先端の損失圧縮機よりも53.66%の差があることがわかった。

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