論文の概要: Kolmogorov-Arnold Networks for Time Series: Bridging Predictive Power and Interpretability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02496v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 17:14:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 15:10:17.541116
- Title: Kolmogorov-Arnold Networks for Time Series: Bridging Predictive Power and Interpretability
- Title(参考訳): Kolmogorov-Arnold Networks for Time Series: Bridging Predictive Power and Interpretability
- Authors: Kunpeng Xu, Lifei Chen, Shengrui Wang,
- Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)は、最近MITチームが提案した画期的なモデルである。
Kanは時系列内の概念ドリフトを検知し、予測と過去の時間ステップの間の非線形関係を説明するように設計されている。
T-KANは、時系列内の概念ドリフトを検知し、予測と過去の時間ステップの間の非線形関係を説明するように設計されている。
一方,MT-KANは変数間の複雑な関係を効果的に発見・活用することで予測性能を向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.4314326272535896
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) is a groundbreaking model recently proposed by the MIT team, representing a revolutionary approach with the potential to be a game-changer in the field. This innovative concept has rapidly garnered worldwide interest within the AI community. Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, KAN utilizes spline-parametrized univariate functions in place of traditional linear weights, enabling them to dynamically learn activation patterns and significantly enhancing interpretability. In this paper, we explore the application of KAN to time series forecasting and propose two variants: T-KAN and MT-KAN. T-KAN is designed to detect concept drift within time series and can explain the nonlinear relationships between predictions and previous time steps through symbolic regression, making it highly interpretable in dynamically changing environments. MT-KAN, on the other hand, improves predictive performance by effectively uncovering and leveraging the complex relationships among variables in multivariate time series. Experiments validate the effectiveness of these approaches, demonstrating that T-KAN and MT-KAN significantly outperform traditional methods in time series forecasting tasks, not only enhancing predictive accuracy but also improving model interpretability. This research opens new avenues for adaptive forecasting models, highlighting the potential of KAN as a powerful and interpretable tool in predictive analytics.
- Abstract(参考訳): Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)は、最近MITチームが提案した画期的なモデルであり、この分野におけるゲームチェンジャーになる可能性のある革命的なアプローチを表している。
この革新的な概念は、AIコミュニティ内の世界中で急速に関心を集めている。
コルモゴロフ・アルノルドの表現定理に着想を得たカンは、伝統的な線形重みの代わりにスプラインパラメタライズされた単変数関数を使い、活性化パターンを動的に学習し、解釈可能性を大幅に向上させる。
本稿では,kanの時系列予測への応用について検討し,T-KANとMT-KANの2つの変種を提案する。
T-KANは、時系列内の概念ドリフトを検出するように設計されており、予測と過去の時間ステップの間の非線形関係を象徴的回帰によって説明できるため、動的に変化する環境において高い解釈が可能である。
一方、MT-KANは、多変量時系列における変数間の複雑な関係を効果的に発見し、活用することにより予測性能を向上させる。
これらの手法の有効性を検証する実験により、T-KANとMT-KANは、予測精度を向上するだけでなく、モデル解釈可能性も向上するだけでなく、時系列予測タスクにおいて従来の手法よりも著しく優れていることを示した。
本研究は、適応予測モデルのための新たな道を開き、予測分析における強力な解釈可能なツールとしてのkanの可能性を強調した。
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