Fugu-MT 論文翻訳(概要): Continuous Temporal Domain Generalization

論文の概要: Continuous Temporal Domain Generalization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16075v2
Date: Tue, 29 Oct 2024 09:32:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:37:52.021303
Title: Continuous Temporal Domain Generalization
Title（参考訳）: 連続時間領域一般化
Authors: Zekun Cai, Guangji Bai, Renhe Jiang, Xuan Song, Liang Zhao,
Abstract要約: 時間領域一般化(TDG)は、時間的に変化するデータ分布の下で予測モデルを訓練する際の課題に対処する。この研究は、ドメインデータが連続時間から導出され、任意の時間に収集される連続時間領域一般化(CTDG)の概念を定式化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.529690717937267
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Abstract: Temporal Domain Generalization (TDG) addresses the challenge of training predictive models under temporally varying data distributions. Traditional TDG approaches typically focus on domain data collected at fixed, discrete time intervals, which limits their capability to capture the inherent dynamics within continuous-evolving and irregularly-observed temporal domains. To overcome this, this work formalizes the concept of Continuous Temporal Domain Generalization (CTDG), where domain data are derived from continuous times and are collected at arbitrary times. CTDG tackles critical challenges including: 1) Characterizing the continuous dynamics of both data and models, 2) Learning complex high-dimensional nonlinear dynamics, and 3) Optimizing and controlling the generalization across continuous temporal domains. To address them, we propose a Koopman operator-driven continuous temporal domain generalization (Koodos) framework. We formulate the problem within a continuous dynamic system and leverage the Koopman theory to learn the underlying dynamics; the framework is further enhanced with a comprehensive optimization strategy equipped with analysis and control driven by prior knowledge of the dynamics patterns. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and efficiency of our approach. The code can be found at: https://github.com/Zekun-Cai/Koodos.
Abstract（参考訳）: 時間領域一般化(TDG)は、時間的に変化するデータ分布の下で予測モデルを訓練する際の課題に対処する。従来のTDGアプローチは、固定された離散時間間隔で収集されたドメインデータに重点を置いている。これを解決するために、ドメインデータは連続時間から導出され、任意の時間に収集される、連続時間領域一般化(CTDG)の概念を定式化する。 CTDGは以下を含む重要な課題に取り組む。 1)データとモデルの両方の連続的ダイナミクスを特徴付ける。 2)複雑高次元非線形力学の学習,および 3)連続時間領域における一般化の最適化と制御。そこで本研究では,演算子駆動型連続時間領域一般化(Koodos)フレームワークを提案する。我々は、連続力学系内の問題を定式化し、クープマン理論を利用して基礎力学を学習する。このフレームワークは、動的パターンの事前知識によって駆動される解析と制御を備えた包括的な最適化戦略により、さらに拡張される。大規模な実験は、我々のアプローチの有効性と効率を実証する。コードは、https://github.com/Zekun-Cai/Koodos.comで見ることができる。

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