論文の概要: Scaled and Inter-token Relation Enhanced Transformer for Sample-restricted Residential NILM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12861v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 18:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.52695
• Title: Scaled and Inter-token Relation Enhanced Transformer for Sample-restricted Residential NILM
• Title（参考訳）: 試料拘束型NiLM用スケール・トケリレーション強化変圧器
• Authors: Minhajur Rahman, Yasir Arafat,
• Abstract要約: そこで本研究では,原型変圧器のアテンション機構を向上し,性能を向上させるための2つの新しい機構を提案する。 第1のメカニズムは、トレーニング中のトークン類似度行列におけるトークン内関係の優先順位付けを低減し、トークン間焦点を増大させる。 第2のメカニズムは、トークン類似性行列の学習可能な温度チューニングを導入し、固定温度値に関連する過度なスムーシング問題を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in transformer models have yielded impressive results in Non-Intrusive Load Monitoring (NILM). However, effectively training a transformer on small-scale datasets remains a challenge. This paper addresses this issue by enhancing the attention mechanism of the original transformer to improve performance. We propose two novel mechanisms: the inter-token relation enhancement mechanism and the dynamic temperature tuning mechanism. The first mechanism reduces the prioritization of intra-token relationships in the token similarity matrix during training, thereby increasing inter-token focus. The second mechanism introduces a learnable temperature tuning for the token similarity matrix, mitigating the over-smoothing problem associated with fixed temperature values. Both mechanisms are supported by rigorous mathematical foundations. We evaluate our approach using the REDD residential NILM dataset, a relatively small-scale dataset and demonstrate that our methodology significantly enhances the performance of the original transformer model across multiple appliance types.
• Abstract（参考訳）: トランスモデルの最近の進歩は、非侵入負荷モニタリング(NILM)において印象的な結果をもたらしている。 しかし、小規模なデータセットでトランスフォーマーを効果的にトレーニングすることは依然として困難である。 本稿では,原型変圧器のアテンション機構を改良して性能を向上させることで,この問題に対処する。 本稿では,2つの新しい機構として,相互関係強化機構と動的温度調整機構を提案する。 第1のメカニズムは、トレーニング中のトークン類似度行列におけるトークン内関係の優先順位付けを低減し、トークン間焦点を増大させる。 第2のメカニズムは、トークン類似性行列の学習可能な温度チューニングを導入し、固定温度値に関連する過度なスムーシング問題を緩和する。 どちらのメカニズムも厳密な数学的基礎によって支えられている。 比較的小規模なデータセットであるREDDハウジングNILMデータセットを用いて本手法の評価を行い,本手法が複数のアプライアンスタイプにまたがる元のトランスフォーマーモデルの性能を大幅に向上させることを示した。

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