論文の概要: Temporally Multi-Scale Sparse Self-Attention for Physical Activity Data Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18848v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 02:38:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 15:27:31.064658
• Title: Temporally Multi-Scale Sparse Self-Attention for Physical Activity Data Imputation
• Title（参考訳）: 身体活動データインプットのための時間的マルチスケールスパース自己注意
• Authors: Hui Wei, Maxwell A. Xu, Colin Samplawski, James M. Rehg, Santosh Kumar, Benjamin M. Marlin,
• Abstract要約: 本稿では,最も普及しているウェアラブルセンサデータの1つである,ステップカウントデータ不足の計算問題について検討する。 我々は,300万時間以上のステップ数観測を行うトレーニングセットと,250万時間以上のステップ数観測を行うテストセットからなる,新しい大規模データセットを構築した。 本稿では,ステップカウントデータの時間的マルチスケールな性質を捉えたドメイン知識インフォームドスパース自己アテンションモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.76458454501612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Wearable sensors enable health researchers to continuously collect data pertaining to the physiological state of individuals in real-world settings. However, such data can be subject to extensive missingness due to a complex combination of factors. In this work, we study the problem of imputation of missing step count data, one of the most ubiquitous forms of wearable sensor data. We construct a novel and large scale data set consisting of a training set with over 3 million hourly step count observations and a test set with over 2.5 million hourly step count observations. We propose a domain knowledge-informed sparse self-attention model for this task that captures the temporal multi-scale nature of step-count data. We assess the performance of the model relative to baselines and conduct ablation studies to verify our specific model designs.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルセンサーは、現実の環境で個人の生理状態に関連するデータを継続的に収集することを可能にする。 しかし、これらのデータは複雑な要素の組み合わせにより、広範囲に欠落する可能性がある。 本研究では,最もユビキタスなウェアラブルセンサデータである,ステップカウントデータ不足の計算問題について検討する。 我々は,300万時間以上のステップ数観測を行うトレーニングセットと,250万時間以上のステップ数観測を行うテストセットからなる,新しい大規模データセットを構築した。 本稿では,ステップカウントデータの時間的マルチスケールな性質を捉えたドメイン知識インフォームドスパース自己アテンションモデルを提案する。 本研究では,ベースラインに対するモデルの性能評価を行い,具体的なモデル設計を検証するためのアブレーション研究を行う。

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