論文の概要: Analyzing Deep Transformer Models for Time Series Forecasting via Manifold Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13792v1
- Date: Thu, 17 Oct 2024 17:32:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:18:49.056738
- Title: Analyzing Deep Transformer Models for Time Series Forecasting via Manifold Learning
- Title（参考訳）: マニフォールド学習による時系列予測のための深部変圧器モデルの解析
- Authors: Ilya Kaufman, Omri Azencot,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.910937238451485
- License:
- Abstract: Transformer models have consistently achieved remarkable results in various domains such as natural language processing and computer vision. However, despite ongoing research efforts to better understand these models, the field still lacks a comprehensive understanding. This is particularly true for deep time series forecasting methods, where analysis and understanding work is relatively limited. Time series data, unlike image and text information, can be more challenging to interpret and analyze. To address this, we approach the problem from a manifold learning perspective, assuming that the latent representations of time series forecasting models lie next to a low-dimensional manifold. In our study, we focus on analyzing the geometric features of these latent data manifolds, including intrinsic dimension and principal curvatures. Our findings reveal that deep transformer models exhibit similar geometric behavior across layers, and these geometric features are correlated with model performance. Additionally, we observe that untrained models initially have different structures, but they rapidly converge during training. By leveraging our geometric analysis and differentiable tools, we can potentially design new and improved deep forecasting neural networks. This approach complements existing analysis studies and contributes to a better understanding of transformer models in the context of time series forecasting. Code is released at https://github.com/azencot-group/GATLM.
- Abstract（参考訳）: 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。
しかし、これらのモデルをよりよく理解するための研究が進行中であるにもかかわらず、この分野はいまだに包括的な理解を欠いている。
これは、分析と理解作業が比較的限定されたディープ時系列予測手法に特に当てはまる。
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。
これを解決するために、時系列予測モデルの潜在表現が低次元多様体の横にあることを仮定して、多様体学習の観点からこの問題にアプローチする。
本研究は,本質的な次元や主曲率を含む,これらの潜在データ多様体の幾何学的特徴の分析に焦点をあてる。
以上の結果から, 深部変圧器モデルでは層間に類似した幾何学的挙動がみられ, これらの幾何学的特徴はモデル性能と相関することがわかった。
さらに、トレーニングされていないモデルは最初異なる構造を持つが、トレーニング中に急速に収束する。
幾何学的解析と微分可能なツールを活用することで、新しい改良された深層予測ニューラルネットワークを設計できる可能性がある。
このアプローチは、既存の分析研究を補完し、時系列予測の文脈におけるトランスフォーマーモデルのより良い理解に寄与する。
コードはhttps://github.com/azencot-group/GATLMで公開されている。
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