論文の概要: Unveiling and Manipulating Concepts in Time Series Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12915v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 23:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:59:09.650956
• Title: Unveiling and Manipulating Concepts in Time Series Foundation Models
• Title（参考訳）: 時系列基礎モデルにおける展開と操作概念
• Authors: Michał Wiliński, Mononito Goswami, Nina Żukowska, Willa Potosnak, Artur Dubrawski,
• Abstract要約: 時系列基礎モデルは、幅広いアプリケーションのための強力なツールであることを約束します。 しかし、これらのモデルが学習する概念についてはほとんど知られていない。 本研究は,これらのモデルによって学習された概念を同定し,モデルの特定の部分に局所化し,モデル予測をこれらの概念の方向に沿って操ることで,これらのギャップを埋めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.224575072056627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series foundation models promise to be powerful tools for a wide range of applications. However, little is known about the concepts that these models learn and how can we manipulate them in the latent space. Our study bridges these gaps by identifying concepts learned by these models, localizing them to specific parts of the model, and steering model predictions along these conceptual directions, using synthetic time series data. Our results show that MOMENT, a state-of-the-art foundation model, can discern distinct time series patterns, and that this ability peaks in the middle layers of the network. Moreover, we show that model outputs can be steered using insights from its activations (e.g., by introducing periodic trends to initially constant signals through intervention during inference). Our findings underscore the importance of synthetic data in studying and steering time series foundation models and intervening throughout the whole model (using steering matrices), instead of a single layer.
• Abstract（参考訳）: 時系列基礎モデルは、幅広いアプリケーションのための強力なツールであることを約束します。 しかし、これらのモデルが学習する概念についてはほとんど知られていない。 本研究は,これらのモデルによって学習された概念を同定し,モデルの特定の部分に局所化し,合成時系列データを用いてモデル予測を行うことにより,これらのギャップを埋めるものである。 以上の結果から,現状の基盤モデルであるMOMENTは時系列パターンを識別し,ネットワークの中間層でピークとなることを示す。 さらに、モデル出力は、そのアクティベーションからの洞察(例えば、推論中の介入を通じて、初期一定信号に周期的傾向を導入することで)を用いて評価できることを示す。 本研究は, 時系列基礎モデルの研究とステアリングにおける合成データの重要性を, 単一の層ではなく, モデル全体(ステアリング行列を用いて)を介在させることで明らかにした。

関連論文リスト

• Analyzing Deep Transformer Models for Time Series Forecasting via Manifold Learning [4.910937238451485]
  トランスフォーマーモデルは、自然言語処理やコンピュータビジョンといった様々な領域において、一貫して顕著な成果を上げてきた。 これらのモデルをよりよく理解するための継続的な研究努力にもかかわらず、この分野はいまだに包括的な理解を欠いている。 画像やテキスト情報とは異なり、時系列データは解釈し分析することがより困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T17:32:35Z)
• Enforcing Interpretability in Time Series Transformers: A Concept Bottleneck Framework [2.8470354623829577]
  本研究では,時系列変換器の解釈可能性を実現するための概念ボトルネックモデルに基づくフレームワークを開発する。 我々は、事前定義された解釈可能な概念に似た表現を開発するようモデルに促すために、トレーニング対象を変更する。 モデルの性能はほとんど影響を受けていないが、モデルは解釈可能性を大幅に改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T14:22:40Z)
• Explanatory Model Monitoring to Understand the Effects of Feature Shifts on Performance [61.06245197347139]
  そこで本研究では,機能シフトによるブラックボックスモデルの振る舞いを説明する新しい手法を提案する。 本稿では,最適輸送と共有値の概念を組み合わせた提案手法について,説明的性能推定として紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T18:28:19Z)
• StableLLaVA: Enhanced Visual Instruction Tuning with Synthesized Image-Dialogue Data [129.92449761766025]
  本稿では,視覚的インストラクションチューニングのための画像と対話を同期的に合成する新しいデータ収集手法を提案する。 このアプローチは生成モデルのパワーを活用し、ChatGPTとテキスト・ツー・イメージ生成モデルの能力とを結合する。 本研究は,各種データセットを対象とした総合的な実験を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T12:43:52Z)
• Understanding Self-attention Mechanism via Dynamical System Perspective [58.024376086269015]
  SAM(Self-attention mechanism)は、人工知能の様々な分野で広く使われている。 常微分方程式(ODE)の高精度解における固有剛性現象(SP)は,高性能ニューラルネットワーク(NN)にも広く存在することを示す。 SAMは、本質的なSPを測定するためのモデルの表現能力を高めることができる剛性対応のステップサイズ適応器でもあることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T08:17:41Z)
• A Detailed Study of Interpretability of Deep Neural Network based Top Taggers [3.8541104292281805]
  説明可能なAI(XAI)の最近の進歩により、研究者はディープニューラルネットワーク(DNN)の内部動作を探索できる。 大型ハドロン衝突型加速器(LHC)における高エネルギー陽子-陽子衝突におけるトップクォーク崩壊からのジェットの解釈可能性について検討する。 本研究は,既存のXAI手法の大きな落とし穴を明らかにし,これらのモデルの一貫性と意味のある解釈をいかに克服できるかを説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T23:02:42Z)
• Learning Differential Operators for Interpretable Time Series Modeling [34.32259687441212]
  逐次データから解釈可能なPDEモデルを自動的に取得できる学習フレームワークを提案する。 我々のモデルは、貴重な解釈可能性を提供し、最先端モデルに匹敵する性能を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-03T20:14:31Z)
• Temporal Relevance Analysis for Video Action Models [70.39411261685963]
  まず,CNNに基づく行動モデルにより捉えたフレーム間の時間的関係を定量化する手法を提案する。 次に、時間的モデリングがどのように影響を受けるかをよりよく理解するために、包括的な実験と詳細な分析を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T19:06:48Z)
• An empirical evaluation of attention-based multi-head models for improved turbofan engine remaining useful life prediction [9.282239595143787]
  シングルユニット(ヘッド)は、多変量時系列信号に基づいて訓練されたディープラーニングアーキテクチャにおける従来の入力特徴抽出器である。 この研究は、従来のシングルヘッド深層学習モデルを、コンテキスト固有のヘッドを開発することにより、より堅牢な形式に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-04T01:13:47Z)
• S2RMs: Spatially Structured Recurrent Modules [105.0377129434636]
  モジュール構造とテンポラル構造の両方を同時に活用できる動的構造を利用するための一歩を踏み出します。 我々のモデルは利用可能なビューの数に対して堅牢であり、追加のトレーニングなしで新しいタスクに一般化できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T17:44:30Z)
• Explainable Matrix -- Visualization for Global and Local Interpretability of Random Forest Classification Ensembles [78.6363825307044]
  本研究では,ランダムフォレスト (RF) 解釈のための新しい可視化手法である Explainable Matrix (ExMatrix) を提案する。 単純なマトリックスのようなメタファで、行はルール、列は特徴、セルはルールを述語する。 ExMatrixの適用性は、異なる例を通じて確認され、RFモデルの解釈可能性を促進するために実際にどのように使用できるかを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-08T21:03:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。