論文の概要: Deep Learning Approach for Changepoint Detection: Penalty Parameter Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00856v2
• Date: Sun, 11 Aug 2024 18:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 20:13:45.409343
• Title: Deep Learning Approach for Changepoint Detection: Penalty Parameter Optimization
• Title（参考訳）: 変化点検出のためのディープラーニングアプローチ:ペナルティパラメータ最適化
• Authors: Tung L Nguyen, Toby Dylan Hocking,
• Abstract要約: 動的プログラミング変化点検出アルゴリズムは、シーケンス内の変化点の位置を特定するために使用される。 本研究では、ペナルティパラメータを予測するための新しい深層学習手法を導入し、大規模ベンチマークによるラベル付きデータセットにおける変更点検出精度を明らかに向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.094821665776961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Changepoint detection, a technique for identifying significant shifts within data sequences, is crucial in various fields such as finance, genomics, medicine, etc. Dynamic programming changepoint detection algorithms are employed to identify the locations of changepoints within a sequence, which rely on a penalty parameter to regulate the number of changepoints. To estimate this penalty parameter, previous work uses simple models such as linear models or decision trees. This study introduces a novel deep learning method for predicting penalty parameters, leading to demonstrably improved changepoint detection accuracy on large benchmark supervised labeled datasets compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: データシーケンス内の重要なシフトを特定する技術である変更点検出は、財務、ゲノム学、医学など、さまざまな分野において不可欠である。 動的プログラミングによる変更点検出アルゴリズムは、変更点数を制御するためにペナルティパラメータに依存するシーケンス内の変更点の位置を特定するために使用される。 このペナルティパラメータを推定するために、以前の研究は線形モデルや決定木のような単純なモデルを用いていた。 本研究では,ペナルティパラメータの予測のための新しい深層学習手法を提案する。これにより,従来の手法と比較して,大規模なベンチマーク教師付きラベル付きデータセットにおいて,変更点検出精度が著しく向上した。

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