論文の概要: Wormhole: Concept-Aware Deep Representation Learning for Co-Evolving Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13857v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 19:11:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:50:50.913583
• Title: Wormhole: Concept-Aware Deep Representation Learning for Co-Evolving Sequences
• Title（参考訳）: Wormhole: 共同進化型シーケンスのための概念的深層表現学習
• Authors: Kunpeng Xu, Lifei Chen, Shengrui Wang,
• Abstract要約: 本稿では,概念を意識した新しい深層表現学習フレームワークであるWormholeを紹介する。 概念遷移は、潜伏空間の急激な変化を特定し、新しい行動への移行を示すことによって検出される。 この新しいメカニズムは、共進化配列の概念を正確に識別し、これらのワームホールの正確な位置を特定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4314326272535896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Identifying and understanding dynamic concepts in co-evolving sequences is crucial for analyzing complex systems such as IoT applications, financial markets, and online activity logs. These concepts provide valuable insights into the underlying structures and behaviors of sequential data, enabling better decision-making and forecasting. This paper introduces Wormhole, a novel deep representation learning framework that is concept-aware and designed for co-evolving time sequences. Our model presents a self-representation layer and a temporal smoothness constraint to ensure robust identification of dynamic concepts and their transitions. Additionally, concept transitions are detected by identifying abrupt changes in the latent space, signifying a shift to new behavior - akin to passing through a wormhole. This novel mechanism accurately discerns concepts within co-evolving sequences and pinpoints the exact locations of these wormholes, enhancing the interpretability of the learned representations. Experiments demonstrate that this method can effectively segment time series data into meaningful concepts, providing a valuable tool for analyzing complex temporal patterns and advancing the detection of concept drifts.
• Abstract（参考訳）: IoTアプリケーションや金融市場、オンラインアクティビティログといった複雑なシステムを分析するためには、共同進化型シーケンスにおける動的概念の識別と理解が不可欠だ。 これらの概念はシーケンシャルなデータの構造と振舞いに関する貴重な洞察を与え、より良い意思決定と予測を可能にします。 本稿では,概念を意識した新しい深層表現学習フレームワークであるWormholeを紹介する。 本モデルは,動的概念とその遷移の堅牢な識別を保証するために,自己表現層と時間的滑らか性制約を提示する。 さらに、概念遷移は潜伏空間の急激な変化を識別し、ワームホールを通過するような新しい行動へのシフトを示すことによって検出される。 このメカニズムは、共進化配列内の概念を正確に識別し、これらのワームホールの正確な位置を特定し、学習された表現の解釈可能性を高める。 実験により、時系列データを意味のある概念に効果的に分割し、複雑な時間的パターンを分析し、概念のドリフトを検出するための貴重なツールを提供する。

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