論文の概要: Discovering group dynamics in coordinated time series via hierarchical recurrent switching-state models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14973v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 17:35:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 21:01:15.438371
• Title: Discovering group dynamics in coordinated time series via hierarchical recurrent switching-state models
• Title（参考訳）: 階層的リカレントスイッチング状態モデルによる協調時系列中の群ダイナミクスの発見
• Authors: Michael T. Wojnowicz, Kaitlin Gili, Preetish Rath, Eric Miller, Jeffrey Miller, Clifford Hancock, Meghan O'Donovan, Seth Elkin-Frankston, Tad T. Brunyé, Michael C. Hughes,
• Abstract要約: システムレベルと個別レベルのダイナミクスを学習するために、教師なしの方法でトレーニングできる新しいスイッチング状態モデルを提案する。 我々は、遅延系レベルの離散状態マルコフ連鎖を用いて、遅延系レベルの連鎖にトップダウンの影響を与え、各観測時系列の放出を制御している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.250223406627639
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We seek a computationally efficient model for a collection of time series arising from multiple interacting entities (a.k.a. "agents"). Recent models of spatiotemporal patterns across individuals fail to incorporate explicit system-level collective behavior that can influence the trajectories of individual entities. To address this gap in the literature, we present a new hierarchical switching-state model that can be trained in an unsupervised fashion to simultaneously learn both system-level and individual-level dynamics. We employ a latent system-level discrete state Markov chain that provides top-down influence on latent entity-level chains which in turn govern the emission of each observed time series. Recurrent feedback from the observations to the latent chains at both entity and system levels allows recent situational context to inform how dynamics unfold at all levels in bottom-up fashion. We hypothesize that including both top-down and bottom-up influences on group dynamics will improve interpretability of the learned dynamics and reduce error when forecasting. Our hierarchical switching recurrent dynamical model can be learned via closed-form variational coordinate ascent updates to all latent chains that scale linearly in the number of entities. This is asymptotically no more costly than fitting a separate model for each entity. Analysis of both synthetic data and real basketball team movements suggests our lean parametric model can achieve competitive forecasts compared to larger neural network models that require far more computational resources. Further experiments on soldier data as well as a synthetic task with 64 cooperating entities show how our approach can yield interpretable insights about team dynamics over time.
• Abstract（参考訳）: 複数の相互作用する実体(つまり「エージェント」)から生じる時系列の集合に対する計算効率の良いモデルを求める。 個人間の時空間パターンの最近のモデルでは、個々の実体の軌跡に影響を与える可能性のある明示的なシステムレベルの集団行動が組み込まれていない。 文献のこのギャップに対処するため,システムレベルと個人レベルのダイナミクスを同時に学習するために,教師なしでトレーニング可能な階層型切替状態モデルを提案する。 我々は、遅延系レベル離散状態マルコフ連鎖を用いて、遅延系レベルチェーンにトップダウンの影響を与え、各観測時系列の排出を制御している。 観測結果から、エンティティレベルとシステムレベルの両方における潜在チェーンへの繰り返しのフィードバックは、最近の状況によって、ボトムアップ方式のすべてのレベルにおいて、動的がどのように展開するかを知らせることができます。 グループダイナミクスに対するトップダウンとボトムアップの両方の影響を含めると、学習力学の解釈性が向上し、予測時にエラーが減少する、という仮説を立てる。 我々の階層的スイッチング・リカレント力学モデルは、エンティティ数で線形にスケールする全ての潜在鎖に対する閉形式変動座標昇華更新によって学習することができる。 これは、各エンティティに別々のモデルを適用するのと同じくらい、漸近的にコストがかからない。 合成データと実際のバスケットボールチームの運動の両方の分析から、我々のリーンパラメトリックモデルは、はるかに多くの計算資源を必要とする大規模なニューラルネットワークモデルと比較して、競争力のある予測を達成できることが示唆されている。 兵士データに関するさらなる実験と、64の協力するエンティティによる合成タスクは、我々のアプローチが時間とともにチームのダイナミクスに関する解釈可能な洞察をいかに得られるかを示しています。

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