論文の概要: Recurrent Neural Goodness-of-Fit Test for Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13986v3
• Date: Fri, 15 Nov 2024 17:58:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 12:19:55.616163
• Title: Recurrent Neural Goodness-of-Fit Test for Time Series
• Title（参考訳）: 時系列の繰り返しニューラルグッドネス・オブ・フィットテスト
• Authors: Aoran Zhang, Wenbin Zhou, Liyan Xie, Shixiang Zhu,
• Abstract要約: 時系列データは、金融や医療など、さまざまな分野において重要である。 従来の評価基準は、時間的依存関係と潜在的な特徴の高次元性のために不足している。 Recurrent Neural (RENAL) Goodness-of-Fit testは,生成時系列モデルを評価するための新しい,統計的に厳密なフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.22915954499148
• License:
• Abstract: Time series data are crucial across diverse domains such as finance and healthcare, where accurate forecasting and decision-making rely on advanced modeling techniques. While generative models have shown great promise in capturing the intricate dynamics inherent in time series, evaluating their performance remains a major challenge. Traditional evaluation metrics fall short due to the temporal dependencies and potential high dimensionality of the features. In this paper, we propose the REcurrent NeurAL (RENAL) Goodness-of-Fit test, a novel and statistically rigorous framework for evaluating generative time series models. By leveraging recurrent neural networks, we transform the time series into conditionally independent data pairs, enabling the application of a chi-square-based goodness-of-fit test to the temporal dependencies within the data. This approach offers a robust, theoretically grounded solution for assessing the quality of generative models, particularly in settings with limited time sequences. We demonstrate the efficacy of our method across both synthetic and real-world datasets, outperforming existing methods in terms of reliability and accuracy. Our method fills a critical gap in the evaluation of time series generative models, offering a tool that is both practical and adaptable to high-stakes applications.
• Abstract（参考訳）: 時系列データは、正確な予測と意思決定が高度なモデリング技術に依存する金融や医療といった様々な分野において重要である。 生成モデルは時系列に固有の複雑なダイナミクスを捉えることに大きな可能性を示してきたが、それらの性能を評価することは依然として大きな課題である。 従来の評価基準は、時間的依存関係と潜在的な特徴の高次元性のために不足している。 本稿では,生成時系列モデルを評価するための新しい,統計的に厳密なフレームワークであるRecurrent NeurAL (RENAL) Goodness-of-Fitテストを提案する。 リカレントニューラルネットワークを活用することで、時系列を条件に依存しないデータペアに変換し、データ内の時間的依存関係に対するカイ二乗ベースの適合性テストの適用を可能にします。 このアプローチは、特に時間列に制限のある設定において、生成モデルの品質を評価するために、堅牢で理論的に基礎付けられたソリューションを提供する。 提案手法の有効性を, 信頼性, 精度の両面から検証し, 既存の手法よりも優れていることを示す。 提案手法は, 時系列生成モデルの評価において重要なギャップを埋めるものであり, 実用的かつ高精細なアプリケーションに適用可能なツールを提供する。

関連論文リスト

• Stochastic Diffusion: A Diffusion Probabilistic Model for Stochastic Time Series Forecasting [8.232475807691255]
  本稿では,データ駆動型事前知識を各ステップで学習する新しい拡散(StochDiff)モデルを提案する。 学習された事前知識は、複雑な時間的ダイナミクスとデータ固有の不確実性を捉えるのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T00:13:38Z)
• Generative Modeling of Regular and Irregular Time Series Data via Koopman VAEs [50.25683648762602]
  モデルの新しい設計に基づく新しい生成フレームワークであるKoopman VAEを紹介する。 クープマン理論に触発され、線形写像を用いて潜在条件事前力学を表現する。 KoVAEは、いくつかの挑戦的な合成および実世界の時系列生成ベンチマークにおいて、最先端のGANおよびVAEメソッドより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T07:14:43Z)
• MADS: Modulated Auto-Decoding SIREN for time series imputation [9.673093148930874]
  我々は,暗黙のニューラル表現に基づく時系列計算のための新しい自動デコードフレームワークMADSを提案する。 実世界の2つのデータセット上で本モデルを評価し,時系列計算における最先端手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T09:08:47Z)
• Time Series Continuous Modeling for Imputation and Forecasting with Implicit Neural Representations [15.797295258800638]
  本稿では,実世界のデータでしばしば発生する課題に対処するために,時系列計算と予測のための新しいモデリング手法を提案する。 本手法はシリーズの進化力学の連続時間依存モデルに依存する。 メタラーニングアルゴリズムによって駆動される変調機構は、観測されたタイムウインドウを超えて、見えないサンプルや外挿への適応を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T13:20:04Z)
• Quantifying Quality of Class-Conditional Generative Models in Time-Series Domain [4.219228636765818]
  Inception Time Score(ITS)とFrechet Inception Time Distance(FITD)を導入し、時系列領域におけるクラス条件生成モデルの質的性能を評価する。 提案した指標の識別能力を調べるため,80種類のデータセットについて広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T08:13:20Z)
• TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series [76.71406465526454]
  時間変化量の推定は、医療や金融などの分野における意思決定の基本的な構成要素である。 本稿では,アテンションベースデコーダを用いて関節分布を推定する多元的手法を提案する。 本研究では,本モデルが実世界の複数のデータセットに対して最先端の予測を生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T21:37:29Z)
• Leveraging the structure of dynamical systems for data-driven modeling [111.45324708884813]
  トレーニングセットとその構造が長期予測の品質に与える影響を考察する。 トレーニングセットのインフォームドデザインは,システムの不変性と基盤となるアトラクションの構造に基づいて,結果のモデルを大幅に改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T20:09:20Z)
• Randomized Neural Networks for Forecasting Time Series with Multiple Seasonality [0.0]
  この研究は、新しいランダム化に基づく学習手法を用いたニューラル予測モデルの開発に寄与する。 時系列のパターンに基づく表現は、複数の季節の時系列を予測するのに有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-04T18:39:27Z)
• Closed-form Continuous-Depth Models [99.40335716948101]
  連続深度ニューラルモデルは高度な数値微分方程式解法に依存している。 我々は,CfCネットワークと呼ばれる,記述が簡単で,少なくとも1桁高速な新しいモデル群を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:08:51Z)
• Anomaly Detection of Time Series with Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder [59.69303945834122]
  Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder (SISVAE) モデルを提案する。 我々のモデルは、フレキシブルニューラルネットワークを用いて各タイムスタンプの平均と分散をパラメータ化する。 合成データセットと公開実世界のベンチマークの両方において,本モデルの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T06:15:15Z)
• Transformer Hawkes Process [79.16290557505211]
  本稿では,長期的依存関係を捕捉する自己認識機構を利用したTransformer Hawkes Process (THP) モデルを提案する。 THPは、有意なマージンによる可能性と事象予測の精度の両方の観点から、既存のモデルより優れている。 本稿では、THPが関係情報を組み込む際に、複数の点過程を学習する際の予測性能の改善を実現する具体例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T13:48:13Z)

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。