Fugu-MT 論文翻訳(概要): Caformer: Rethinking Time Series Analysis from Causal Perspective

論文の概要: Caformer: Rethinking Time Series Analysis from Causal Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08572v1
Date: Wed, 13 Mar 2024 14:28:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-14 14:11:09.944383
Title: Caformer: Rethinking Time Series Analysis from Causal Perspective
Title（参考訳）: Caformer: 因果的観点からの時系列分析の再考
Authors: Kexuan Zhang, Xiaobei Zou, Yang Tang
Abstract要約: 本稿では,因果的観点からの時系列解析のためのCaformerという新しいフレームワークを紹介する。本フレームワークは,動的学習,環境学習,依存学習という3つのコンポーネントから構成される。我々のCaformerは5つの主流時系列分析タスクで一貫した最先端性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.354128514581098
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Time series analysis is a vital task with broad applications in various domains. However, effectively capturing cross-dimension and cross-time dependencies in non-stationary time series poses significant challenges, particularly in the context of environmental factors. The spurious correlation induced by the environment confounds the causal relationships between cross-dimension and cross-time dependencies. In this paper, we introduce a novel framework called Caformer (\underline{\textbf{Ca}}usal Trans\underline{\textbf{former}}) for time series analysis from a causal perspective. Specifically, our framework comprises three components: Dynamic Learner, Environment Learner, and Dependency Learner. The Dynamic Learner unveils dynamic interactions among dimensions, the Environment Learner mitigates spurious correlations caused by environment with a back-door adjustment, and the Dependency Learner aims to infer robust interactions across both time and dimensions. Our Caformer demonstrates consistent state-of-the-art performance across five mainstream time series analysis tasks, including long- and short-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection, with proper interpretability.
Abstract（参考訳）: 時系列解析は様々な分野の幅広い応用において重要な課題である。しかしながら、非定常時系列におけるクロス次元とクロスタイムの依存関係を効果的に捉えることは、特に環境要因の文脈において大きな課題となる。環境によって引き起こされる急激な相関は、断面積と時間的依存関係の間の因果関係を混乱させる。本稿では,因果的観点からの時系列解析のためのCaformer (\underline{\textbf{Ca}}usal Trans\underline{\textbf{former}}) という新しいフレームワークを紹介する。具体的には,動的学習,環境学習,依存学習という3つのコンポーネントから構成される。動的学習者は、次元間の動的相互作用を明らかにし、環境学習者は、バックドア調整によって環境によって引き起こされる刺激的な相関を緩和し、依存学習者は、時間と次元の両方にわたる堅牢な相互作用を推論することを目的としている。我々のCaformerは、長期および短期の予測、計算、分類、異常検出を含む5つの主流時系列分析タスクにおいて、適切な解釈性を備えた一貫した最先端性能を示す。

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