論文の概要: ODEStream: A Buffer-Free Online Learning Framework with ODE-based Adaptor for Streaming Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07413v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 22:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:53.365101
• Title: ODEStream: A Buffer-Free Online Learning Framework with ODE-based Adaptor for Streaming Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: ODEStream: 時系列予測をストリーミングするためのODEベースのアダプタを備えたバッファフリーオンライン学習フレームワーク
• Authors: Futoon M. Abushaqra, Hao Xue, Yongli Ren, Flora D. Salim,
• Abstract要約: ODEStreamはバッファフリーの継続的学習フレームワークで、データに時間的依存関係を統合する時間的分離レイヤを備えている。 提案手法は,履歴データの動的および分布が時間とともにどのように変化するかを学ぶことに焦点を当て,ストリーミングシーケンスの直接処理を容易にする。 ベンチマーク実世界のデータセットによる評価は、ODEStreamが最先端のオンライン学習とストリーミング分析のベースラインを上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.261457967759688
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• Abstract: Addressing the challenges of irregularity and concept drift in streaming time series is crucial in real-world predictive modelling. Previous studies in time series continual learning often propose models that require buffering of long sequences, potentially restricting the responsiveness of the inference system. Moreover, these models are typically designed for regularly sampled data, an unrealistic assumption in real-world scenarios. This paper introduces ODEStream, a novel buffer-free continual learning framework that incorporates a temporal isolation layer that integrates temporal dependencies within the data. Simultaneously, it leverages the capability of neural ordinary differential equations to process irregular sequences and generate a continuous data representation, enabling seamless adaptation to changing dynamics in a data streaming scenario. Our approach focuses on learning how the dynamics and distribution of historical data change with time, facilitating the direct processing of streaming sequences. Evaluations on benchmark real-world datasets demonstrate that ODEStream outperforms the state-of-the-art online learning and streaming analysis baselines, providing accurate predictions over extended periods while minimising performance degradation over time by learning how the sequence dynamics change.
• Abstract（参考訳）: ストリーミング時系列における不規則性やコンセプトドリフトの課題に対処することは、現実の予測モデリングにおいて不可欠である。 時系列連続学習における先行研究は、しばしば長いシーケンスのバッファリングを必要とするモデルを提案し、推論システムの応答性を制限する可能性がある。 さらに、これらのモデルは典型的には、実世界のシナリオにおける非現実的な仮定である定期的にサンプリングされたデータのために設計されている。 本稿では,データに時間的依存を組み込んだ時間的分離層を組み込んだ新しいバッファフリー連続学習フレームワークODEStreamを紹介する。 同時に、ニューラル常微分方程式の能力を利用して不規則なシーケンスを処理し、連続したデータ表現を生成し、データストリーミングシナリオにおける動的変化へのシームレスな適応を可能にする。 提案手法は,履歴データの動的および分布が時間とともにどのように変化するかを学ぶことに焦点を当て,ストリーミングシーケンスの直接処理を容易にする。 ベンチマーク実世界のデータセットによる評価は、ODEStreamが最先端のオンライン学習とストリーミング分析のベースラインより優れており、長い期間にわたって正確な予測を提供しながら、シーケンスのダイナミクスがどのように変化するかを学ぶことで、時間とともにパフォーマンス劣化を最小限に抑えていることを示している。

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