論文の概要: KAN-AD: Time Series Anomaly Detection with Kolmogorov-Arnold Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00278v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 00:24:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:43.148067
• Title: KAN-AD: Time Series Anomaly Detection with Kolmogorov-Arnold Networks
• Title（参考訳）: Kan-AD: Kolmogorov-Arnold ネットワークによる時系列異常検出
• Authors: Quan Zhou, Changhua Pei, Fei Sun, Jing Han, Zhengwei Gao, Dan Pei, Haiming Zhang, Gaogang Xie, Jianhui Li,
• Abstract要約: 時系列異常検出(TSAD)は,大規模クラウドサービスやWebシステムにおいて重要なコンポーネントとなっている。 深層学習に基づく予測手法は、強力な学習能力のためにTSADで非常に人気がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.42387034910592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Time series anomaly detection (TSAD) has become an essential component of large-scale cloud services and web systems because it can promptly identify anomalies, providing early warnings to prevent greater losses. Deep learning-based forecasting methods have become very popular in TSAD due to their powerful learning capabilities. However, accurate predictions don't necessarily lead to better anomaly detection. Due to the common occurrence of noise, i.e., local peaks and drops in time series, existing black-box learning methods can easily learn these unintended patterns, significantly affecting anomaly detection performance. Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) offers a potential solution by decomposing complex temporal sequences into a combination of multiple univariate functions, making the training process more controllable. However, KAN optimizes univariate functions using spline functions, which are also susceptible to the influence of local anomalies. To address this issue, we present KAN-AD, which leverages the Fourier series to emphasize global temporal patterns, thereby mitigating the influence of local peaks and drops. KAN-AD improves both effectiveness and efficiency by transforming the existing black-box learning approach into learning the weights preceding univariate functions. Experimental results show that, compared to the current state-of-the-art, we achieved an accuracy increase of 15% while boosting inference speed by 55 times.
• Abstract（参考訳）: 時系列異常検出(TSAD)は、大規模クラウドサービスやWebシステムにとって重要なコンポーネントとなっている。 深層学習に基づく予測手法は、強力な学習能力のためにTSADで非常に人気がある。 しかし、正確な予測が必ずしもより良い異常検出につながるとは限らない。 従来のブラックボックス学習手法では、ノイズ、すなわち時間列の局所的なピークやドロップが頻繁に発生するため、これらの意図しないパターンを容易に学習することができ、異常検出性能に大きな影響を及ぼす。 Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は、複雑な時間列を複数の単変数関数の組み合わせに分解し、トレーニングプロセスをより制御しやすくすることで、潜在的なソリューションを提供する。 しかしkanは,局所異常の影響を受けやすいスプライン関数を用いて一変量関数を最適化する。 この問題に対処するため、Fourierシリーズを活用してグローバルな時間的パターンを強調し、局所的なピークやドロップの影響を緩和するkan-ADを提案する。 Kan-ADは、既存のブラックボックス学習アプローチを、単変量関数の前の重みを学習することで、効果と効率を両立させる。 実験結果から,現在の最先端技術と比較して,推測速度を55倍に向上させるとともに,精度15%の精度向上を実現した。

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