論文の概要: Self-Supervised Learning of Time Series Representation via Diffusion Process and Imputation-Interpolation-Forecasting Mask

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05959v1
• Date: Thu, 9 May 2024 17:55:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 12:33:18.743471
• Title: Self-Supervised Learning of Time Series Representation via Diffusion Process and Imputation-Interpolation-Forecasting Mask
• Title（参考訳）: 拡散過程とインプット補間予測マスクによる時系列表現の自己教師付き学習
• Authors: Zineb Senane, Lele Cao, Valentin Leonhard Buchner, Yusuke Tashiro, Lei You, Pawel Herman, Mats Nordahl, Ruibo Tu, Vilhelm von Ehrenheim,
• Abstract要約: Time Series Diffusion Embedding (TSDE)は、最初の拡散ベースのSSL TSRLアプローチである。 TSデータをImputation-Interpolation-Forecasting (IIF)マスクを使用して観察およびマスクされた部分に分割する。 トレーニング可能な埋め込み機能を適用し、クロスオーバー機構を備えたデュアル直交トランスフォーマーエンコーダを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.579109660479191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Time Series Representation Learning (TSRL) focuses on generating informative representations for various Time Series (TS) modeling tasks. Traditional Self-Supervised Learning (SSL) methods in TSRL fall into four main categories: reconstructive, adversarial, contrastive, and predictive, each with a common challenge of sensitivity to noise and intricate data nuances. Recently, diffusion-based methods have shown advanced generative capabilities. However, they primarily target specific application scenarios like imputation and forecasting, leaving a gap in leveraging diffusion models for generic TSRL. Our work, Time Series Diffusion Embedding (TSDE), bridges this gap as the first diffusion-based SSL TSRL approach. TSDE segments TS data into observed and masked parts using an Imputation-Interpolation-Forecasting (IIF) mask. It applies a trainable embedding function, featuring dual-orthogonal Transformer encoders with a crossover mechanism, to the observed part. We train a reverse diffusion process conditioned on the embeddings, designed to predict noise added to the masked part. Extensive experiments demonstrate TSDE's superiority in imputation, interpolation, forecasting, anomaly detection, classification, and clustering. We also conduct an ablation study, present embedding visualizations, and compare inference speed, further substantiating TSDE's efficiency and validity in learning representations of TS data.
• Abstract（参考訳）: 時系列表現学習(TSRL)は、様々な時系列モデリングタスクのための情報表現を生成することに焦点を当てている。 TSRLの従来の自己監視学習(SSL)の手法は、再構成、反対、対照的、予測の4つの主要なカテゴリに分類され、それぞれにノイズに対する感受性と複雑なデータニュアンスに関する共通の課題がある。 近年,拡散法は高度な生成能力を示している。 しかし、それらは主に計算や予測のような特定のアプリケーションシナリオをターゲットにしており、一般的なTSRLに拡散モデルを利用する際のギャップを残している。 我々の研究である Time Series Diffusion Embedding (TSDE) は、このギャップを最初の拡散ベースのSSL TSRLアプローチとして橋渡ししています。 TSDEは、Imputation-Interpolation-Forecasting (IIF)マスクを使用して、TSデータを観察およびマスクされた部分にセグメントする。 両直交トランスフォーマーエンコーダとクロスオーバー機構を備えたトレーニング可能な埋め込み関数を観察部位に適用する。 我々は,マスク部分に追加される雑音を予測するために,埋め込みを条件とした逆拡散過程を訓練する。 大規模な実験は、TSDEの計算、補間、予測、異常検出、分類、クラスタリングにおける優位性を実証している。 また,TSDEデータの学習表現における効率と妥当性について,アブレーション研究,埋め込み可視化の提示,推論速度の比較を行い,TSDEの効率と妥当性について検討した。

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