論文の概要: Deep Learning for Multivariate Time Series Imputation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04059v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 15:03:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 14:32:19.610739
• Title: Deep Learning for Multivariate Time Series Imputation: A Survey
• Title（参考訳）: 多変量時系列インプテーションのためのディープラーニング:調査
• Authors: Jun Wang, Wenjie Du, Wei Cao, Keli Zhang, Wenjia Wang, Yuxuan Liang, Qingsong Wen
• Abstract要約: 本稿では,最近提案されたディープラーニング計算手法に関する総合的な調査を行う。 本稿では,本手法の分類法を提案し,その強度と限界を明らかにすることによって,これらの手法の構造化されたレビューを行う。 また、異なる手法の研究や下流タスクの強化を比較するための実証実験も行います。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.72913706617057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ubiquitous missing values cause the multivariate time series data to be partially observed, destroying the integrity of time series and hindering the effective time series data analysis. Recently deep learning imputation methods have demonstrated remarkable success in elevating the quality of corrupted time series data, subsequently enhancing performance in downstream tasks. In this paper, we conduct a comprehensive survey on the recently proposed deep learning imputation methods. First, we propose a taxonomy for the reviewed methods, and then provide a structured review of these methods by highlighting their strengths and limitations. We also conduct empirical experiments to study different methods and compare their enhancement for downstream tasks. Finally, the open issues for future research on multivariate time series imputation are pointed out. All code and configurations of this work, including a regularly maintained multivariate time series imputation paper list, can be found in the GitHub repository~\url{https://github.com/WenjieDu/Awesome\_Imputation}.
• Abstract（参考訳）: ユビキタスな欠落値は、多変量時系列データを部分的に観測し、時系列の完全性を破壊し、有効時系列データ解析を妨げる。 近年の深層学習計算法は, 劣化した時系列データの品質向上に成功し, 下流タスクの性能向上に寄与している。 本稿では,最近提案された深層学習インプテーション法について総合的な調査を行う。 まず,検討した手法の分類法を提案し,その強みと限界を強調することで,それらの手法の構造化されたレビューを行う。 また,異なる手法について実験を行い,その改善度を下流タスクで比較する。 最後に,多変量時系列インプテーション研究の今後の課題について述べる。 この作業のすべてのコードと構成は、定期的にメンテナンスされている多変量時系列計算用紙リストを含むが、GitHubリポジトリ~\url{https://github.com/WenjieDu/Awesome\_Imputation}にある。

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