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。

関連論文リスト

• Dynamic Post-Hoc Neural Ensemblers [55.15643209328513]
  本研究では,ニューラルネットワークをアンサンブル手法として活用することを検討する。 低多様性のアンサンブルを学習するリスクを動機として,ベースモデル予測をランダムにドロップすることでモデルの正規化を提案する。 このアプローチはアンサンブル内の多様性を低くし、オーバーフィッティングを減らし、一般化能力を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T15:25:39Z)
• Robust Traffic Forecasting against Spatial Shift over Years [11.208740750755025]
  新たに提案したトラフィックOODベンチマークを用いて,時空間技術モデルについて検討する。 これらのモデルのパフォーマンスが著しく低下していることが分かりました。 そこで我々は,学習中にグラフ生成器の集合を学習し,それらを組み合わせて新しいグラフを生成するMixture Expertsフレームワークを提案する。 我々の手法は相似的かつ有効であり、任意の時間モデルにシームレスに統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T03:49:29Z)
• KAN4TSF: Are KAN and KAN-based models Effective for Time Series Forecasting? [20.483074918879133]
  時系列予測研究にコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)を導入する。 本稿では,時系列予測のためのKAモデルであるReversible Mixture of Kan Expert (RMoK)モデルを提案する。 可視化によって時間的特徴量とデータの周期性の関係を見いだす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T03:21:52Z)
• Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for Time Series Analysis [6.932243286441558]
  本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の時系列予測への応用について紹介する。 コルモゴロフ・アルノルドの表現定理に着想を得たカンスは、伝統的な線型重みをスプラインパラメタライズされた単変数関数に置き換えた。 実世界の衛星トラフィック予測タスクにおいて,KANSAが従来のMLP(Multi-Layer Perceptrons)よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T17:38:17Z)
• Towards Generalizable and Interpretable Motion Prediction: A Deep Variational Bayes Approach [54.429396802848224]
  本稿では,分布外ケースに対する頑健な一般化性を有する動き予測のための解釈可能な生成モデルを提案する。 このモデルでは, 長期目的地の空間分布を推定することにより, 目標駆動動作予測を実現する。 動き予測データセットの実験は、適合したモデルが解釈可能で一般化可能であることを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-10T04:16:04Z)
• Predictive Churn with the Set of Good Models [64.05949860750235]
  近似機械学習モデルの集合に対する競合予測の効果について検討する。 ラーショモン集合内のモデル間の係り受けに関する理論的結果を示す。 当社のアプローチは、コンシューマ向けアプリケーションにおいて、より予測し、削減し、混乱を避けるためにどのように使用できるかを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:15:25Z)
• TACTiS-2: Better, Faster, Simpler Attentional Copulas for Multivariate Time Series [57.4208255711412]
  パウラ理論に基づいて,最近導入されたトランスフォーマーに基づく注目パウラ(TACTiS)の簡易な目的を提案する。 結果から,実世界の予測タスクにまたがって,このモデルのトレーニング性能が大幅に向上し,最先端のパフォーマンスが達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T16:45:19Z)
• The Capacity and Robustness Trade-off: Revisiting the Channel Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting [50.48888534815361]
  本稿では、Channel Dependent(CD)戦略でトレーニングされたモデルが、Channel Dependent(CD)戦略でトレーニングされたモデルよりも優れていることを示す。 以上の結果から,CD手法は高いキャパシティを持つが,分散ドリフト時系列を正確に予測する堅牢性に欠けることがわかった。 本稿では,CI戦略を超越した正規化(PRReg)による予測残差法(Predict Residuals with Regularization, PRReg)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T13:15:33Z)
• Contextually Enhanced ES-dRNN with Dynamic Attention for Short-Term Load Forecasting [1.1602089225841632]
  提案手法は,コンテキストトラックとメイントラックという,同時に訓練された2つのトラックから構成される。 RNNアーキテクチャは、階層的な拡張を積み重ねた複数の繰り返し層で構成され、最近提案された注意的再帰細胞を備えている。 このモデルは点予測と予測間隔の両方を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-18T07:42:48Z)
• Latent Variable Representation for Reinforcement Learning [131.03944557979725]
  モデルに基づく強化学習のサンプル効率を改善するために、潜在変数モデルが学習、計画、探索をいかに促進するかは理論上、実証上、不明である。 状態-作用値関数に対する潜在変数モデルの表現ビューを提供する。これは、抽出可能な変分学習アルゴリズムと楽観主義/悲観主義の原理の効果的な実装の両方を可能にする。 特に,潜伏変数モデルのカーネル埋め込みを組み込んだUPB探索を用いた計算効率の良い計画アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T00:26:31Z)
• Prediction-Centric Learning of Independent Cascade Dynamics from Partial Observations [13.680949377743392]
  本稿では,このモデルから生成された予測が正確であるような拡散モデルの学習の問題に対処する。 本稿では,スケーラブルな動的メッセージパッシング手法に基づく計算効率のよいアルゴリズムを提案する。 学習モデルからの抽出可能な推論は,元のモデルと比較して限界確率の予測精度がよいことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T17:58:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。