論文の概要: An End-to-End Model for Time Series Classification In the Presence of Missing Values
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05849v1
- Date: Sun, 11 Aug 2024 19:39:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 15:15:52.350280
- Title: An End-to-End Model for Time Series Classification In the Presence of Missing Values
- Title（参考訳）: 欠落値を考慮した時系列分類のエンドツーエンドモデル
- Authors: Pengshuai Yao, Mengna Liu, Xu Cheng, Fan Shi, Huan Li, Xiufeng Liu, Shengyong Chen,
- Abstract要約: 時系列分析では,データ不足による時系列分類が問題となっている。
本研究では,データ計算と表現学習を単一のフレームワーク内で統一するエンドツーエンドニューラルネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.129396459385873
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Time series classification with missing data is a prevalent issue in time series analysis, as temporal data often contain missing values in practical applications. The traditional two-stage approach, which handles imputation and classification separately, can result in sub-optimal performance as label information is not utilized in the imputation process. On the other hand, a one-stage approach can learn features under missing information, but feature representation is limited as imputed errors are propagated in the classification process. To overcome these challenges, this study proposes an end-to-end neural network that unifies data imputation and representation learning within a single framework, allowing the imputation process to take advantage of label information. Differing from previous methods, our approach places less emphasis on the accuracy of imputation data and instead prioritizes classification performance. A specifically designed multi-scale feature learning module is implemented to extract useful information from the noise-imputation data. The proposed model is evaluated on 68 univariate time series datasets from the UCR archive, as well as a multivariate time series dataset with various missing data ratios and 4 real-world datasets with missing information. The results indicate that the proposed model outperforms state-of-the-art approaches for incomplete time series classification, particularly in scenarios with high levels of missing data.
- Abstract（参考訳）: 時系列データを欠いた時系列分類は、時間的データが実用的な応用に欠落した値を含むことが多いため、時系列解析において一般的な問題である。
命令処理と分類を別々に扱う従来の2段階のアプローチは、命令処理でラベル情報が利用されないため、最適以下の性能をもたらす可能性がある。
一方、1段階のアプローチでは、不足した情報の下で特徴を学習することができるが、特徴表現は、分類過程においてインプットエラーが伝播するにつれて制限される。
これらの課題を克服するため、本研究では、単一のフレームワーク内でデータ計算と表現学習を統一し、ラベル情報を活用するためのエンドツーエンドニューラルネットワークを提案する。
従来の手法と異なり,本手法は計算データの精度に重点を置いておらず,分類性能を優先する。
ノイズインプットデータから有用な情報を抽出するために,特に設計されたマルチスケール特徴学習モジュールを実装した。
提案手法は,UCRアーカイブから得られた68個の単変量時系列データセットと,多変量時系列データセットの多変量データ比と4つの実世界データセットを用いて評価する。
その結果, 提案手法は, 不完全時系列分類における最先端手法, 特に欠落データが多いシナリオにおいて, より優れた性能を示すことがわかった。
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