論文の概要: Blending Low and High-Level Semantics of Time Series for Better Masked Time Series Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16613v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 15:20:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 13:23:15.042112
- Title: Blending Low and High-Level Semantics of Time Series for Better Masked Time Series Generation
- Title（参考訳）: 改良型マスク時系列生成のための低レベル・高レベル時系列解析
- Authors: Johan Vik Mathisen, Erlend Lokna, Daesoo Lee, Erlend Aune,
- Abstract要約: NC-VQVAEと呼ばれる新しいフレームワークを導入し、時系列生成アプローチに自己教師付き学習を統合する。
NC-VQVAEは, 合成試料の品質を著しく向上させることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: State-of-the-art approaches in time series generation (TSG), such as TimeVQVAE, utilize vector quantization-based tokenization to effectively model complex distributions of time series. These approaches first learn to transform time series into a sequence of discrete latent vectors, and then a prior model is learned to model the sequence. The discrete latent vectors, however, only capture low-level semantics (\textit{e.g.,} shapes). We hypothesize that higher-fidelity time series can be generated by training a prior model on more informative discrete latent vectors that contain both low and high-level semantics (\textit{e.g.,} characteristic dynamics). In this paper, we introduce a novel framework, termed NC-VQVAE, to integrate self-supervised learning into those TSG methods to derive a discrete latent space where low and high-level semantics are captured. Our experimental results demonstrate that NC-VQVAE results in a considerable improvement in the quality of synthetic samples.
- Abstract（参考訳）: TimeVQVAEのような時系列生成(TSG)における最先端のアプローチは、ベクトル量子化に基づくトークン化を利用して、時系列の複雑な分布を効果的にモデル化する。
これらのアプローチはまず時系列を離散潜在ベクトルの列に変換することを学習し、その後、先行モデルを学習してシーケンスをモデル化する。
しかし、離散潜在ベクトルは低レベル意味論(\textit{e g ,} 形状)のみをキャプチャする。
我々は、高忠実度時系列は、低次および高次セマンティクス(\textit{e g ,} 特性ダイナミクス)を含むより情報的な離散潜在ベクトルの事前モデルを訓練することによって生成できると仮定する。
本稿では、NC-VQVAEと呼ばれる新しいフレームワークを導入し、これらTSG手法に自己教師付き学習を統合することにより、低レベルのセマンティクスがキャプチャーされる離散潜在空間を導出する。
NC-VQVAEは, 合成試料の品質を著しく向上させることを示した。
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