Fugu-MT 論文翻訳(概要): E2USD: Efficient-yet-effective Unsupervised State Detection for Multivariate Time Series

論文の概要: E2USD: Efficient-yet-effective Unsupervised State Detection for Multivariate Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14041v6
Date: Mon, 27 May 2024 08:14:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 07:05:34.327303
Title: E2USD: Efficient-yet-effective Unsupervised State Detection for Multivariate Time Series
Title（参考訳）: E2USD:多変量時系列の効率的な非教師付き状態検出
Authors: Zhichen Lai, Huan Li, Dalin Zhang, Yan Zhao, Weizhu Qian, Christian S. Jensen,
Abstract要約: 本稿では,効率的な非教師付き状態検出を可能にするE2Usdを提案する。 E2UsdはFast Fourier TransformベースのTime SeriesとDecomposed Dual-view Embedding Moduleを利用している。また,偽陰性の影響を抑えるために,偽陰性キャンセレーションコントラスト学習法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.02694168117277
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Cyber-physical system sensors emit multivariate time series (MTS) that monitor physical system processes. Such time series generally capture unknown numbers of states, each with a different duration, that correspond to specific conditions, e.g., "walking" or "running" in human-activity monitoring. Unsupervised identification of such states facilitates storage and processing in subsequent data analyses, as well as enhances result interpretability. Existing state-detection proposals face three challenges. First, they introduce substantial computational overhead, rendering them impractical in resourceconstrained or streaming settings. Second, although state-of-the-art (SOTA) proposals employ contrastive learning for representation, insufficient attention to false negatives hampers model convergence and accuracy. Third, SOTA proposals predominantly only emphasize offline non-streaming deployment, we highlight an urgent need to optimize online streaming scenarios. We propose E2Usd that enables efficient-yet-accurate unsupervised MTS state detection. E2Usd exploits a Fast Fourier Transform-based Time Series Compressor (fftCompress) and a Decomposed Dual-view Embedding Module (ddEM) that together encode input MTSs at low computational overhead. Additionally, we propose a False Negative Cancellation Contrastive Learning method (fnccLearning) to counteract the effects of false negatives and to achieve more cluster-friendly embedding spaces. To reduce computational overhead further in streaming settings, we introduce Adaptive Threshold Detection (adaTD). Comprehensive experiments with six baselines and six datasets offer evidence that E2Usd is capable of SOTA accuracy at significantly reduced computational overhead.
Abstract（参考訳）: サイバー物理系センサーは物理系プロセスを監視する多変量時系列(MTS)を出力する。このような時系列は一般に、人間の活動監視において「歩き」や「走り」といった特定の条件に対応する、それぞれの期間が異なる未知の状態の数をキャプチャする。このような状態の教師なし識別は、その後のデータ解析における記憶と処理を容易にし、結果の解釈可能性を高める。既存の状態検出提案は3つの課題に直面している。まず、かなりの計算オーバーヘッドを導入し、リソース制約やストリーミング設定で非現実的にレンダリングする。第二に、最先端のSOTA(State-of-the-art)の提案では、表現のための対照的な学習が採用されているが、偽陰性ハッパーモデル収束と精度に対する注意が不十分である。第三に、SOTAの提案は主にオフラインの非ストリーミングデプロイメントにのみ重点を置いており、オンラインストリーミングシナリオを最適化する緊急の必要性を強調しています。本稿では,効率よくyet-accurate unsupervised MTS状態検出が可能なE2Usdを提案する。 E2UsdはFast Fourier Transform-based Time Series Compressor (fftCompress) とDecomposed Dual-view Embedding Module (ddEM) を利用している。さらに,偽陰性の影響を防止し,クラスタフレンドリーな埋め込み空間を実現するために,False Negative Cancellstive Learning法(fnccLearning)を提案する。ストリーミング設定における計算オーバーヘッドを軽減するため,Adaptive Threshold Detection (adaTD)を導入する。 6つのベースラインと6つのデータセットによる総合的な実験は、E2Usdが計算オーバーヘッドを大幅に削減したSOTA精度を持つことを示す。

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