論文の概要: Towards Controllable Time Series Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03698v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 13:27:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 15:08:02.932261
• Title: Towards Controllable Time Series Generation
• Title（参考訳）: 制御可能な時系列生成に向けて
• Authors: Yifan Bao, Yihao Ang, Qiang Huang, Anthony K. H. Tung, Zhiyong Huang
• Abstract要約: 時系列生成(TSG)は、実世界の時系列を正確に反映するデータを合成する重要な手法として登場した。 textsfCTSは、CTSG用に設計された革新的なVAE非依存のフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.199605025284185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time Series Generation (TSG) has emerged as a pivotal technique in synthesizing data that accurately mirrors real-world time series, becoming indispensable in numerous applications. Despite significant advancements in TSG, its efficacy frequently hinges on having large training datasets. This dependency presents a substantial challenge in data-scarce scenarios, especially when dealing with rare or unique conditions. To confront these challenges, we explore a new problem of Controllable Time Series Generation (CTSG), aiming to produce synthetic time series that can adapt to various external conditions, thereby tackling the data scarcity issue. In this paper, we propose \textbf{C}ontrollable \textbf{T}ime \textbf{S}eries (\textsf{CTS}), an innovative VAE-agnostic framework tailored for CTSG. A key feature of \textsf{CTS} is that it decouples the mapping process from standard VAE training, enabling precise learning of a complex interplay between latent features and external conditions. Moreover, we develop a comprehensive evaluation scheme for CTSG. Extensive experiments across three real-world time series datasets showcase \textsf{CTS}'s exceptional capabilities in generating high-quality, controllable outputs. This underscores its adeptness in seamlessly integrating latent features with external conditions. Extending \textsf{CTS} to the image domain highlights its remarkable potential for explainability and further reinforces its versatility across different modalities.
• Abstract（参考訳）: 時系列生成(TSG)は、実世界の時系列を正確に反映するデータを合成する重要な手法として登場し、多くのアプリケーションで欠かせないものとなっている。 TSGの大幅な進歩にもかかわらず、その有効性は大規模なトレーニングデータセットを持つことにしばしば影響する。 この依存関係は、特に稀な条件やユニークな条件を扱う場合、データスカースシナリオにおいて大きな課題となる。 これらの課題に対処するため,制御可能時系列生成(CTSG)の新たな課題を探究し,様々な外部条件に適応可能な合成時系列を生成することにより,データ不足問題に対処する。 本稿では, CTSG に適した革新的VAE非依存フレームワークである \textbf{C}ontrollable \textbf{T}ime \textbf{S}eries (\textsf{CTS}) を提案する。 textsf{cts}の重要な特徴は、標準的なvaeトレーニングからマッピングプロセスを分離し、潜在的な特徴と外部状態との複雑な相互作用を正確に学習することである。 さらに,CTSGの総合評価手法を開発した。 3つの実世界の時系列データセットにわたる大規模な実験は、高品質で制御可能な出力を生成するために、 \textsf{CTS} の例外的な能力を示す。 これは、潜在機能と外部の条件をシームレスに統合することの利点を浮き彫りにする。 画像領域に \textsf{CTS} を拡張することは、説明可能性の顕著なポテンシャルを強調し、様々なモダリティにわたってその汎用性を強化する。

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