論文の概要: TOTEM: TOkenized Time Series EMbeddings for General Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16412v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 09:11:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 13:53:09.012694
• Title: TOTEM: TOkenized Time Series EMbeddings for General Time Series Analysis
• Title（参考訳）: TOTEM:一般時系列解析のためのTokenized Time Series EMbeddings
• Authors: Sabera Talukder and Yisong Yue and Georgia Gkioxari
• Abstract要約: 本稿では,自己教師型で学習した離散ベクトル化表現を用いて,様々な領域からの時系列データを埋め込んだ簡易なトークン化アーキテクチャを提案する。 3つのタスクにわたる17のリアルタイム時系列データセットに対して,TOTEMの有効性を広範囲に評価して検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.854449155765344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of general time series analysis has recently begun to explore unified modeling, where a common architectural backbone can be retrained on a specific task for a specific dataset. In this work, we approach unification from a complementary vantage point: unification across tasks and domains. To this end, we explore the impact of discrete, learnt, time series data representations that enable generalist, cross-domain training. Our method, TOTEM, or TOkenized Time Series EMbeddings, proposes a simple tokenizer architecture that embeds time series data from varying domains using a discrete vectorized representation learned in a self-supervised manner. TOTEM works across multiple tasks and domains with minimal to no tuning. We study the efficacy of TOTEM with an extensive evaluation on 17 real world time series datasets across 3 tasks. We evaluate both the specialist (i.e., training a model on each domain) and generalist (i.e., training a single model on many domains) settings, and show that TOTEM matches or outperforms previous best methods on several popular benchmarks. The code can be found at: https://github.com/SaberaTalukder/TOTEM.
• Abstract（参考訳）: 一般的な時系列解析の分野は、最近、特定のデータセットの特定のタスクで共通のアーキテクチャのバックボーンを再トレーニングできる統一モデリングを探求し始めている。 本研究では,タスクとドメイン間の統一という,相補的優位点から統一にアプローチする。 この目的のために、汎用的なクロスドメイントレーニングを可能にする離散的、学習的、時系列データ表現の影響について検討する。 本手法,TOTEM,Tokenized Time Series EMbeddings は,自己教師型で学習した離散ベクトル化表現を用いて,様々な領域からの時系列データを埋め込んだ単純なトークン化アーキテクチャを提案する。 TOTEMは、最小限から無チューニングで、複数のタスクやドメインで動作します。 3つのタスクにわたる17のリアルタイム時系列データセットに対して,TOTEMの有効性を広範囲に評価して検討した。 我々は、専門家(各ドメイン上でモデルをトレーニングする)とジェネラリスト(複数のドメイン上で単一モデルをトレーニングする)の両方の設定を評価し、TOTEMがいくつかの人気のあるベンチマークにおいて、以前のベストメソッドにマッチするか、より優れていることを示す。 コードは、https://github.com/SaberaTalukder/TOTEM.comで参照できる。

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