論文の概要: ShapeFormer: Shapelet Transformer for Multivariate Time Series Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14608v1
- Date: Thu, 23 May 2024 14:21:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 14:35:49.734571
- Title: ShapeFormer: Shapelet Transformer for Multivariate Time Series Classification
- Title（参考訳）: ShapeFormer:多変量時系列分類のためのシェープレット変換器
- Authors: Xuan-May Le, Ling Luo, Uwe Aickelin, Minh-Tuan Tran,
- Abstract要約: 本稿では,クラス固有および汎用トランスモジュールからなる新しいシェープレットトランス (ShapeFormer) を提案する。
30のUEA MTSCデータセットに対する実験により、ShapeFormerは最先端の手法に比べて高い精度でランク付けされていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.070146894116397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multivariate time series classification (MTSC) has attracted significant research attention due to its diverse real-world applications. Recently, exploiting transformers for MTSC has achieved state-of-the-art performance. However, existing methods focus on generic features, providing a comprehensive understanding of data, but they ignore class-specific features crucial for learning the representative characteristics of each class. This leads to poor performance in the case of imbalanced datasets or datasets with similar overall patterns but differing in minor class-specific details. In this paper, we propose a novel Shapelet Transformer (ShapeFormer), which comprises class-specific and generic transformer modules to capture both of these features. In the class-specific module, we introduce the discovery method to extract the discriminative subsequences of each class (i.e. shapelets) from the training set. We then propose a Shapelet Filter to learn the difference features between these shapelets and the input time series. We found that the difference feature for each shapelet contains important class-specific features, as it shows a significant distinction between its class and others. In the generic module, convolution filters are used to extract generic features that contain information to distinguish among all classes. For each module, we employ the transformer encoder to capture the correlation between their features. As a result, the combination of two transformer modules allows our model to exploit the power of both types of features, thereby enhancing the classification performance. Our experiments on 30 UEA MTSC datasets demonstrate that ShapeFormer has achieved the highest accuracy ranking compared to state-of-the-art methods. The code is available at https://github.com/xuanmay2701/shapeformer.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列分類(MTSC)は,多種多様な実世界の応用により注目されている。
近年,MTSCの変圧器の利用は最先端の性能を実現している。
しかし,既存の手法は汎用的な特徴に焦点をあて,データの包括的理解を提供するが,各クラスの代表的特徴を学習するのに不可欠なクラス固有の特徴は無視する。
これにより、不均衡なデータセットや、類似した全体的なパターンを持つデータセットでは、パフォーマンスが低下するが、クラス固有の詳細では異なっている。
本稿では,これら両方の特徴を捉えるために,クラス固有およびジェネリックトランスを用いた新しいシェープレットトランス (ShapeFormer) を提案する。
クラス固有のモジュールでは,各クラス(例えばシェープレット)の識別サブシーケンスをトレーニングセットから抽出する発見手法を導入する。
次に,これらの形状と入力時間列の差分を学習する形状レットフィルタを提案する。
その結果,各形状の相違点には重要なクラス固有の特徴が含まれており,クラスと他との相違点が顕著であることがわかった。
ジェネリックモジュールでは、畳み込みフィルタを使用して、すべてのクラスを区別する情報を含む一般的な特徴を抽出する。
各モジュールに対して変換器エンコーダを用い,それらの特徴間の相関を捉える。
その結果、2つのトランスモジュールの組み合わせにより、モデルが両方のタイプの特徴のパワーを活用できるようになり、分類性能が向上する。
30のUEA MTSCデータセットに対する実験により、ShapeFormerは最先端の手法に比べて高い精度でランク付けされていることが示された。
コードはhttps://github.com/xuanmay2701/shapeformer.comで入手できる。
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