論文の概要: MIXAD: Memory-Induced Explainable Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22735v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 06:46:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:27:04.766834
• Title: MIXAD: Memory-Induced Explainable Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: MIXAD: メモリによる説明可能な時系列異常検出
• Authors: Minha Kim, Kishor Kumar Bhaumik, Amin Ahsan Ali, Simon S. Woo,
• Abstract要約: MIXAD(Memory Explainable Time Series Atemporally Detection)は,異常検出を解釈可能なモデルである。 また,異常時のメモリアクティベーションパターンの著しい変化を検出する新しい異常スコアリング手法を提案する。 我々のアプローチは、適切な検出性能を保証するだけでなく、解釈可能性指標の34.30%と34.51%で最先端のベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.208134038200203
• License:
• Abstract: For modern industrial applications, accurately detecting and diagnosing anomalies in multivariate time series data is essential. Despite such need, most state-of-the-art methods often prioritize detection performance over model interpretability. Addressing this gap, we introduce MIXAD (Memory-Induced Explainable Time Series Anomaly Detection), a model designed for interpretable anomaly detection. MIXAD leverages a memory network alongside spatiotemporal processing units to understand the intricate dynamics and topological structures inherent in sensor relationships. We also introduce a novel anomaly scoring method that detects significant shifts in memory activation patterns during anomalies. Our approach not only ensures decent detection performance but also outperforms state-of-the-art baselines by 34.30% and 34.51% in interpretability metrics.
• Abstract（参考訳）: 現代の産業応用においては,多変量時系列データの異常を正確に検出し,診断することが不可欠である。 このようなニーズにもかかわらず、ほとんどの最先端の手法はモデル解釈可能性よりも検出性能を優先することが多い。 このギャップに対処するため,我々はMIXAD (Memory-induced Explainable Time Series Anomaly Detection)を導入した。 MIXADは、時空間処理ユニットと共にメモリネットワークを活用し、センサー関係に固有の複雑なダイナミクスとトポロジ構造を理解する。 また,異常時のメモリアクティベーションパターンの著しい変化を検出する新しい異常スコアリング手法を提案する。 我々のアプローチは、適切な検出性能を保証するだけでなく、解釈可能性指標の34.30%と34.51%で最先端のベースラインを上回ります。

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