Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Generalisable Time Series Understanding Across Domains

論文の概要: Towards Generalisable Time Series Understanding Across Domains

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07299v2
Date: Fri, 31 Jan 2025 14:50:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-03 14:00:05.255267
Title: Towards Generalisable Time Series Understanding Across Domains
Title（参考訳）: ドメイン間の一般的な時系列理解を目指して
Authors: Özgün Turgut, Philip Müller, Martin J. Menten, Daniel Rueckert,
Abstract要約: 時系列の不均一性を扱うために特別に設計された新しい事前学習パラダイムを導入する。本稿では、学習可能なドメインシグネチャ、二重マスキング戦略、正規化相互相関損失を持つトークンサを提案する。私たちのコードと事前訓練されたウェイトはhttps://www.oetu.com/oetu/otis.comで公開されています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.350643783811174
License:
Abstract: Recent breakthroughs in natural language processing and computer vision, driven by efficient pre-training on large datasets, have enabled foundation models to excel on a wide range of tasks. However, this potential has not yet been fully realised in time series analysis, as existing methods fail to address the heterogeneity in large time series corpora. Prevalent in domains ranging from medicine to finance, time series vary substantially in characteristics such as variate count, inter-variate relationships, temporal patterns, and sampling frequency. To address this, we introduce a novel pre-training paradigm specifically designed to handle time series heterogeneity. We propose a tokeniser with learnable domain signatures, a dual masking strategy, and a normalised cross-correlation loss, enabling our open model for general time series analysis (OTiS) to efficiently learn from large time series corpora. Extensive benchmarking on diverse tasks, such as classification, regression, and forecasting, demonstrates that OTiS outperforms state-of-the-art baselines. Our code and pre-trained weights are available at https://github.com/oetu/otis.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理とコンピュータビジョンの最近のブレークスルーは、大規模なデータセット上で効率的な事前トレーニングによって推進され、ファンデーションモデルが広範囲のタスクで実行できるようになった。しかし、このポテンシャルはまだ時系列解析において完全には実現されていない。医学から金融まで幅広い分野において、時系列は変動数、変量間関係、時間的パターン、サンプリング頻度などの特性に大きく異なる。そこで本研究では,時系列の不均一性を扱うための新しい事前学習パラダイムを提案する。本稿では,学習可能なドメインシグネチャ,二重マスキング戦略,正規化された相互相関損失を備えたトークンサを提案する。分類、回帰、予測といった多様なタスクの広範なベンチマークは、OTiSが最先端のベースラインを上回っていることを示している。私たちのコードとトレーニング済みのウェイトはhttps://github.com/oetu/otis.comで公開されています。

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