論文の概要: Scaled and Inter-token Relation Enhanced Transformer for Sample-restricted Residential NILM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12861v2
- Date: Fri, 06 Dec 2024 19:24:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 16:49:05.220559
- 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: 本稿では,2つの革新点を持つトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
提案手法をREDDデータセット上で検証し, 各種アプライアンスに対してF1スコアを10~15%向上させる結果を得た。
- 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: Transformers have demonstrated exceptional performance across various domains due to their self-attention mechanism, which captures complex relationships in data. However, training on smaller datasets poses challenges, as standard attention mechanisms can over-smooth attention scores and overly prioritize intra-token relationships, reducing the capture of meaningful inter-token dependencies critical for tasks like Non-Intrusive Load Monitoring (NILM). To address this, we propose a novel transformer architecture with two key innovations: inter-token relation enhancement and dynamic temperature tuning. The inter-token relation enhancement mechanism removes diagonal entries in the similarity matrix to improve attention focus on inter-token relations. The dynamic temperature tuning mechanism, a learnable parameter, adapts attention sharpness during training, preventing over-smoothing and enhancing sensitivity to token relationships. We validate our method on the REDD dataset and show that it outperforms the original transformer and state-of-the-art models by 10-15\% in F1 score across various appliance types, demonstrating its efficacy for training on smaller datasets.
- Abstract(参考訳): トランスフォーマーは、データ内の複雑な関係をキャプチャする自己アテンションメカニズムのために、さまざまな領域で例外的なパフォーマンスを示してきた。
しかし、より小さなデータセットでのトレーニングは、標準の注意機構が過度にスムースな注意スコアを達成し、トークン内関係を過度に優先順位付けし、非侵入的負荷監視(NILM)のようなタスクに不可欠な意味のある相互依存関係のキャプチャを削減できるため、課題となる。
そこで本研究では,相互関係の強化と動的温度調整という,2つの重要なイノベーションを持つトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
対角関係強化機構は類似性行列の対角成分を除去し、対角関係に注意を向ける。
動的温度調整機構は学習可能なパラメータであり、トレーニング中の注意の鋭さに適応し、過度なスムース化を防止し、トークン関係に対する感度を高める。
提案手法をREDDデータセット上で検証し,F1スコアの10~15倍の精度で元のトランスフォーマーモデルと最先端モデルより優れており,より小さなデータセットでのトレーニングの有効性を実証している。
関連論文リスト
- Transformer Meets Twicing: Harnessing Unattended Residual Information [2.1605931466490795]
トランスフォーマーベースのディープラーニングモデルは、多くの言語やビジョンタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。
自己注意機構は複雑なデータパターンを扱えることが証明されているが、注意行列の表現能力はトランスフォーマー層間で著しく低下する。
本研究では,NLM平滑化の低パス動作を軽減するため,非パラメトリック回帰におけるカーネルツイシング手順を用いた新しいアテンション機構であるTwicing Attentionを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-02T01:56:35Z) - CARE Transformer: Mobile-Friendly Linear Visual Transformer via Decoupled Dual Interaction [77.8576094863446]
本稿では,新しいdetextbfCoupled dutextbfAl-interactive lineatextbfR atttextbfEntion (CARE) 機構を提案する。
まず,非対称な特徴分離戦略を提案し,非対称的に学習プロセスを局所帰納バイアスと長距離依存に分解する。
分離学習方式を採用し,特徴間の相補性を完全に活用することにより,高い効率性と精度を両立させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T07:56:13Z) - PRformer: Pyramidal Recurrent Transformer for Multivariate Time Series Forecasting [82.03373838627606]
Transformerアーキテクチャにおける自己保持機構は、時系列予測において時間順序を符号化するために位置埋め込みを必要とする。
この位置埋め込みへの依存は、トランスフォーマーの時間的シーケンスを効果的に表現する能力を制限している、と我々は主張する。
本稿では,Prepreを標準的なTransformerエンコーダと統合し,様々な実世界のデータセット上での最先端性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-20T01:56:07Z) - Efficient Diffusion Transformer with Step-wise Dynamic Attention Mediators [83.48423407316713]
本稿では,クエリとキーを別々に扱うために,追加の仲介者トークンを組み込んだ新しい拡散トランスフォーマーフレームワークを提案する。
本モデルでは, 正確な非曖昧な段階を呈し, 詳細に富んだ段階へと徐々に遷移する。
本手法は,最近のSiTと統合した場合に,最先端のFIDスコア2.01を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-11T07:01:39Z) - PointMT: Efficient Point Cloud Analysis with Hybrid MLP-Transformer Architecture [46.266960248570086]
本研究は,効率的な特徴集約のための複雑局所的注意機構を導入することで,自己注意機構の二次的複雑さに取り組む。
また,各チャネルの注目重量分布を適応的に調整するパラメータフリーチャネル温度適応機構を導入する。
我々は,PointMTが性能と精度の最適なバランスを維持しつつ,最先端手法に匹敵する性能を実現することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-10T10:16:03Z) - Attention as Robust Representation for Time Series Forecasting [23.292260325891032]
多くの実用化には時系列予測が不可欠である。
トランスフォーマーの重要な特徴、注意機構、データ表現を強化するために動的に埋め込みを融合させ、しばしば注意重みを副産物の役割に還元する。
提案手法は,時系列の主表現として注目重みを高くし,データポイント間の時間的関係を利用して予測精度を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T03:00:50Z) - Computation and Parameter Efficient Multi-Modal Fusion Transformer for
Cued Speech Recognition [48.84506301960988]
Cued Speech (CS) は、聴覚障害者が使用する純粋視覚符号化法である。
自動CS認識(ACSR)は、音声の視覚的手がかりをテキストに書き起こそうとする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-31T05:20:29Z) - Correlated Attention in Transformers for Multivariate Time Series [22.542109523780333]
本稿では,特徴量依存を効率的に捕捉し,既存のトランスフォーマーのエンコーダブロックにシームレスに統合できる新しいアテンション機構を提案する。
特に、関連性のある注意は、特徴チャネルを横断して、クエリとキー間の相互共分散行列をラグ値で計算し、サブシリーズレベルで選択的に表現を集約する。
このアーキテクチャは、瞬時だけでなく、ラタグされた相互相関の発見と表現の学習を容易にすると同時に、本質的に時系列の自動相関をキャプチャする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T17:35:44Z) - Associative Transformer [26.967506484952214]
本稿では,少人数の入力パッチ間の関連性を高めるために,Associative Transformer (AiT)を提案する。
AiTはVision Transformerよりもはるかに少ないパラメータとアテンション層を必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T13:37:10Z) - DAT++: Spatially Dynamic Vision Transformer with Deformable Attention [87.41016963608067]
Deformable Attention Transformer (DAT++)を提案する。
DAT++は、85.9%のImageNet精度、54.5および47.0のMS-COCOインスタンスセグメンテーションmAP、51.5のADE20KセマンティックセグメンテーションmIoUで、様々なビジュアル認識ベンチマークで最先端の結果を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T08:26:47Z) - STMT: A Spatial-Temporal Mesh Transformer for MoCap-Based Action Recognition [50.064502884594376]
本研究では、モーションキャプチャー(MoCap)シーケンスを用いた人間の行動認識の問題点について検討する。
メッシュシーケンスを直接モデル化する新しい時空間メッシュ変換器(STMT)を提案する。
提案手法は,スケルトンベースモデルやポイントクラウドベースモデルと比較して,最先端の性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-31T16:19:27Z) - Towards Long-Term Time-Series Forecasting: Feature, Pattern, and
Distribution [57.71199089609161]
長期的時系列予測(LTTF)は、風力発電計画など、多くのアプリケーションで需要が高まっている。
トランスフォーマーモデルは、高い計算自己認識機構のため、高い予測能力を提供するために採用されている。
LTTFの既存の手法を3つの面で区別する,Conformer という,効率的なTransformer ベースモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-05T13:59:29Z) - Automatic Rule Induction for Efficient Semi-Supervised Learning [56.91428251227253]
半教師付き学習は、少量のラベル付きデータからNLPモデルを一般化できることを約束している。
事前訓練されたトランスモデルはブラックボックス相関エンジンとして機能し、説明が困難であり、時には信頼性に欠ける振る舞いをする。
本稿では,これらの課題に,簡易かつ汎用的なフレームワークであるAutomatic Rule Injection (ARI) を用いて対処することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T16:50:20Z) - Universal Transformer Hawkes Process with Adaptive Recursive Iteration [4.624987488467739]
非同期イベントシーケンスは、自然界に広く分布し、地震記録、ソーシャルメディアでのユーザ活動など人間の活動も行われている。
これらの不規則なデータから情報を抽出する方法は、研究者が注目する永続的なトピックである。
最も有用なモデルの1つは点過程モデルであり、それに基づいて、研究者は多くの顕著な結果を得る。
近年、ニューラルネットワークの基礎となるポイントプロセスモデル、特にリカレントニューラルネットワーク(RNN)が提案され、従来のモデルと比較され、その性能が大幅に向上している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-29T09:55:12Z) - Relational Self-Attention: What's Missing in Attention for Video
Understanding [52.38780998425556]
リレーショナル・セルフアテンション(RSA)と呼ばれるリレーショナル・フィーチャー・トランスフォーメーションを導入する。
我々の実験およびアブレーション研究により、RSAネットワークは、畳み込みや自己意図的ネットワークよりも大幅に優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T15:36:11Z) - TCCT: Tightly-Coupled Convolutional Transformer on Time Series
Forecasting [6.393659160890665]
本稿では, 密結合型畳み込み変換器(TCCT)と3つのTCCTアーキテクチャを提案する。
実世界のデータセットに対する我々の実験は、我々のTCCTアーキテクチャが既存の最先端トランスフォーマーモデルの性能を大幅に改善できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-29T08:49:31Z) - Domain Adaptive Robotic Gesture Recognition with Unsupervised
Kinematic-Visual Data Alignment [60.31418655784291]
本稿では,マルチモダリティ知識,すなわちキネマティックデータとビジュアルデータを同時にシミュレータから実ロボットに伝達できる,教師なしドメイン適応フレームワークを提案する。
ビデオの時間的手がかりと、ジェスチャー認識に対するマルチモーダル固有の相関を用いて、トランスファー可能な機能を強化したドメインギャップを修復する。
その結果, 本手法は, ACCでは最大12.91%, F1scoreでは20.16%と, 実際のロボットではアノテーションを使わずに性能を回復する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-06T09:10:03Z)
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。