論文の概要: Motion Code: Robust Time series Classification and Forecasting via Sparse Variational Multi-Stochastic Processes Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14081v2
• Date: Wed, 24 Apr 2024 02:45:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 16:15:09.013849
• Title: Motion Code: Robust Time series Classification and Forecasting via Sparse Variational Multi-Stochastic Processes Learning
• Title（参考訳）: 動作コード:スパース変分多確率過程学習によるロバスト時系列分類と予測
• Authors: Chandrajit Bajaj, Minh Nguyen,
• Abstract要約: 本稿では,各時系列を連続的なプロセスのサンプル化として考える新しいフレームワークを提案する。 このような数学的モデルは、複数のタイムスタンプにまたがるデータ依存を明示的に捉え、ノイズから隠れた時間依存信号を検出する。 次に、割り当てられたベクトルに基づいて個々のダイナミクスのスパース近似を推測する最も情報性の高いタイムスタンプの抽象的概念を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2857981869020327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite being extensively studied, time series classification and forecasting on noisy data remain highly difficult. The main challenges lie in finding suitable mathematical concepts to describe time series and effectively separating noise from the true signals. Instead of treating time series as a static vector or a data sequence as often seen in previous methods, we introduce a novel framework that considers each time series, not necessarily of fixed length, as a sample realization of a continuous-time stochastic process. Such mathematical model explicitly captures the data dependence across several timestamps and detects the hidden time-dependent signals from noise. However, since the underlying data is often composed of several distinct dynamics, modeling using a single stochastic process is not sufficient. To handle such settings, we first assign each dynamics a signature vector. We then propose the abstract concept of the most informative timestamps to infer a sparse approximation of the individual dynamics based on their assigned vectors. The final model, referred to as Motion Code, contains parameters that can fully capture different underlying dynamics in an integrated manner. This allows unmixing classification and generation of specific sub-type forecasting simultaneously. Extensive experiments on sensors and devices noisy time series data demonstrate Motion Code's competitiveness against time series classification and forecasting benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 広範に研究されているにもかかわらず、ノイズの多いデータの時系列分類と予測は非常に困難である。 主な課題は、時系列を記述するのに適した数学的概念を見つけ、真の信号から効果的にノイズを分離することである。 時系列を静的ベクトルやデータシーケンスとして扱う代わりに、連続時間確率過程のサンプル化として、必ずしも固定長ではない各時系列を考察する新しいフレームワークを導入する。 このような数学的モデルは、複数のタイムスタンプにまたがるデータ依存を明示的に捉え、ノイズから隠れた時間依存信号を検出する。 しかし、基礎となるデータはいくつかの異なるダイナミクスで構成されていることが多いため、単一の確率過程を用いたモデリングは不十分である。 このような設定に対処するため、まず各ダイナミクスにシグネチャベクトルを割り当てる。 次に、割り当てられたベクトルに基づいて個々のダイナミクスのスパース近似を推測する最も情報性の高いタイムスタンプの抽象的概念を提案する。 最終的なモデルであるMotion Codeには、さまざまな基盤となるダイナミクスを統合的に完全にキャプチャ可能なパラメータが含まれている。 これにより、未混合の分類と特定のサブタイプの予測を同時に生成することができる。 センサやデバイスに関する大規模な実験は、時系列の分類と予測ベンチマークに対するモーションコードの競争性を実証している。

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