論文の概要: Deep Time Series Models: A Comprehensive Survey and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13278v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 08:31:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 16:12:25.913572
• Title: Deep Time Series Models: A Comprehensive Survey and Benchmark
• Title（参考訳）: Deep Time Series Models: 総合的な調査とベンチマーク
• Authors: Yuxuan Wang, Haixu Wu, Jiaxiang Dong, Yong Liu, Mingsheng Long, Jianmin Wang,
• Abstract要約: 時系列データは、現実世界のシナリオにおいて非常に重要である。 近年、時系列コミュニティで顕著なブレークスルーが見られた。 多様な分析タスクのためのディープ時系列モデルの公正なベンチマークとして、時系列ライブラリ(TSLib)をリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.28364194333447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Time series, characterized by a sequence of data points arranged in a discrete-time order, are ubiquitous in real-world applications. Different from other modalities, time series present unique challenges due to their complex and dynamic nature, including the entanglement of nonlinear patterns and time-variant trends. Analyzing time series data is of great significance in real-world scenarios and has been widely studied over centuries. Recent years have witnessed remarkable breakthroughs in the time series community, with techniques shifting from traditional statistical methods to advanced deep learning models. In this paper, we delve into the design of deep time series models across various analysis tasks and review the existing literature from two perspectives: basic modules and model architectures. Further, we develop and release Time Series Library (TSLib) as a fair benchmark of deep time series models for diverse analysis tasks, which implements 24 mainstream models, covers 30 datasets from different domains, and supports five prevalent analysis tasks. Based on TSLib, we thoroughly evaluate 12 advanced deep time series models on different tasks. Empirical results indicate that models with specific structures are well-suited for distinct analytical tasks, which offers insights for research and adoption of deep time series models. Code is available at https://github.com/thuml/Time-Series-Library.
• Abstract（参考訳）: 時系列は、離散時間順序で配列された一連のデータポイントによって特徴づけられ、現実世界のアプリケーションではユビキタスである。 他のモダリティとは異なり、時系列はその複雑でダイナミックな性質から、非線形パターンの絡み合いや時間変動傾向など、ユニークな課題を提示する。 時系列データを解析することは現実のシナリオにおいて非常に重要であり、何世紀にもわたって広く研究されてきた。 近年では、伝統的な統計手法から高度なディープラーニングモデルに移行する技術によって、時系列コミュニティの驚くべきブレークスルーが見られた。 本稿では,様々な解析タスクにおける深部時系列モデルの設計について検討し,基本モジュールとモデルアーキテクチャという2つの視点から既存文献をレビューする。 さらに、24の主流モデルを実装し、異なるドメインから30のデータセットをカバーし、5つの一般的な分析タスクをサポートする、多様な分析タスクのためのディープ時系列モデルの公正ベンチマークとして、時系列ライブラリ(TSLib)を開発し、リリースする。 TSLibをベースとして,12種類の高度な深部時系列モデルを様々なタスクで徹底的に評価した。 実験的な結果は、特定の構造を持つモデルは、異なる分析タスクに適しており、ディープ時系列モデルの研究と採用のための洞察を提供することを示している。 コードはhttps://github.com/thuml/Time-Series-Libraryで入手できる。

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