論文の概要: ST-Tree with Interpretability for Multivariate Time Series Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11620v1
- Date: Mon, 18 Nov 2024 14:49:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:35:03.964972
- Title: ST-Tree with Interpretability for Multivariate Time Series Classification
- Title（参考訳）: 多変量時系列分類のための解釈可能性付きST-Tree
- Authors: Mingsen Du, Yanxuan Wei, Yingxia Tang, Xiangwei Zheng, Shoushui Wei, Cun Ji,
- Abstract要約: Swin Transformer (ST) は、自己認識機構を利用して、きめ細かい局所パターンとグローバルパターンの両方をキャプチャすることで、これらの問題に対処する。
ST-Treeモデルは、STをバックボーンネットワークとして追加のニューラルツリーモデルと組み合わせる。
これにより、研究者はモデルの意思決定プロセスを明確に把握し、意味のある解釈を抽出できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.298914566427719
- License:
- Abstract: Multivariate time series classification is of great importance in practical applications and is a challenging task. However, deep neural network models such as Transformers exhibit high accuracy in multivariate time series classification but lack interpretability and fail to provide insights into the decision-making process. On the other hand, traditional approaches based on decision tree classifiers offer clear decision processes but relatively lower accuracy. Swin Transformer (ST) addresses these issues by leveraging self-attention mechanisms to capture both fine-grained local patterns and global patterns. It can also model multi-scale feature representation learning, thereby providing a more comprehensive representation of time series features. To tackle the aforementioned challenges, we propose ST-Tree with interpretability for multivariate time series classification. Specifically, the ST-Tree model combines ST as the backbone network with an additional neural tree model. This integration allows us to fully leverage the advantages of ST in learning time series context while providing interpretable decision processes through the neural tree. This enables researchers to gain clear insights into the model's decision-making process and extract meaningful interpretations. Through experimental evaluations on 10 UEA datasets, we demonstrate that the ST-Tree model improves accuracy in multivariate time series classification tasks and provides interpretability through visualizing the decision-making process across different datasets.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列分類は実用上は非常に重要であり,課題である。
しかし、Transformersのようなディープニューラルネットワークモデルは、多変量時系列分類において高い精度を示すが、解釈可能性に欠け、意思決定プロセスに関する洞察を得られない。
一方、決定木分類器に基づく従来の手法は明確な決定過程を提供するが、精度は比較的低い。
Swin Transformer (ST) は、自己認識機構を利用して、きめ細かい局所パターンとグローバルパターンの両方をキャプチャすることで、これらの問題に対処する。
また、マルチスケールの特徴表現学習をモデル化し、時系列の特徴をより包括的に表現することができる。
上記の課題に対処するため,多変量時系列分類のための解釈可能性を備えたST-Treeを提案する。
特にST-Treeモデルは、STをバックボーンネットワークとして、追加のニューラルツリーモデルと組み合わせている。
この統合により、ニューラルネットワークツリーを通じて解釈可能な決定プロセスを提供しながら、学習時系列コンテキストにおけるSTの利点をフル活用することができる。
これにより、研究者はモデルの意思決定プロセスを明確に把握し、意味のある解釈を抽出できる。
10UEAデータセットの実験的評価により,ST-Treeモデルが多変量時系列分類タスクの精度を向上し,異なるデータセット間の意思決定プロセスの可視化を通じて解釈可能性を提供することを示した。
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