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/2402.14081v3
• Date: Mon, 25 Nov 2024 18:57:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:17:39.334814
• 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:スパース変分マルチ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実現とみなす新しいフレームワークを提案する。 この数学的アプローチは、タイムスタンプ間の依存関係をキャプチャし、ノイズ内の隠れた時間変化信号を検出する。 現実のパーキンソン病センサートラッキングを含むノイズの多いデータセットの実験は、確立されたベンチマークに対するモーションコードの強力なパフォーマンスを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2857981869020327
• License:
• Abstract: Despite extensive research, time series classification and forecasting on noisy data remain highly challenging. The main difficulties lie in finding suitable mathematical concepts to describe time series and effectively separate noise from the true signals. Unlike traditional methods treating time series as static vectors or fixed sequences, we propose a novel framework that views each time series, regardless of length, as a realization of a continuous-time stochastic process. This mathematical approach captures dependencies across timestamps and detects hidden, time-varying signals within the noise. However, real-world data often involves multiple distinct dynamics, making it insufficient to model the entire process with a single stochastic model. To address this, we assign each dynamic a unique signature vector and introduce the concept of "most informative timestamps" to infer a sparse approximation of the individual dynamics from these vectors. The resulting model, called Motion Code, includes parameters that fully capture diverse underlying dynamics in an integrated manner, enabling simultaneous classification and forecasting of time series. Extensive experiments on noisy datasets, including real-world Parkinson's disease sensor tracking, demonstrate Motion Code's strong performance against established benchmarks for time series classification and forecasting.
• Abstract（参考訳）: 広範な研究にもかかわらず、時系列の分類とノイズの多いデータの予測は非常に困難である。 主な困難は、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固定シーケンスとして扱う従来の手法とは異なり、長さにかかわらず各時系列を連続時間確率過程の実現とみなす新しい枠組みを提案する。 この数学的アプローチは、タイムスタンプ間の依存関係をキャプチャし、ノイズ内の隠れた時間変化信号を検出する。 しかし、実世界のデータは、しばしば複数の異なるダイナミクスを伴い、単一の確率モデルでプロセス全体をモデル化するには不十分である。 この問題に対処するために、各動的に一意なシグネチャベクトルを割り当て、これらのベクトルから個々のダイナミクスのスパース近似を推測するために「最も情報性の高いタイムスタンプ」の概念を導入する。 結果として得られたモデルであるMotion Codeには、さまざまな基礎となるダイナミクスを統合的に完全にキャプチャするパラメータが含まれており、時系列の同時分類と予測を可能にしている。 現実のパーキンソン病センサートラッキングを含むノイズの多いデータセットに関する大規模な実験は、時系列分類と予測のための確立されたベンチマークに対するモーションコードの強いパフォーマンスを実証している。

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