論文の概要: On the Feasibility of Vision-Language Models for Time-Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17304v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 05:52:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:07.496198
• Title: On the Feasibility of Vision-Language Models for Time-Series Classification
• Title（参考訳）: 時系列分類における視覚言語モデルの有用性について
• Authors: Vinay Prithyani, Mohsin Mohammed, Richa Gadgil, Ricardo Buitrago, Vinija Jain, Aman Chadha,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)の機能を活用して時系列分類を構築する。 我々は,グラフィカルなデータ表現を画像として組み込んだ新しい手法を,数値データと組み合わせて開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7421845364041001
• License:
• Abstract: We build upon time-series classification by leveraging the capabilities of Vision Language Models (VLMs). We find that VLMs produce competitive results after two or less epochs of fine-tuning. We develop a novel approach that incorporates graphical data representations as images in conjunction with numerical data. This approach is rooted in the hypothesis that graphical representations can provide additional contextual information that numerical data alone may not capture. Additionally, providing a graphical representation can circumvent issues such as limited context length faced by LLMs. To further advance this work, we implemented a scalable end-to-end pipeline for training on different scenarios, allowing us to isolate the most effective strategies for transferring learning capabilities from LLMs to Time Series Classification (TSC) tasks. Our approach works with univariate and multivariate time-series data. In addition, we conduct extensive and practical experiments to show how this approach works for time-series classification and generative labels.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)の機能を活用して時系列分類を構築する。 VLMは, 微調整の2～4時間後に, 競争力のある結果をもたらすことがわかった。 我々は,グラフィカルなデータ表現を画像として組み込んだ新しい手法を,数値データと組み合わせて開発する。 このアプローチは、グラフィカル表現が数値データだけでは捉えられない追加の文脈情報を提供できるという仮説に根ざしている。 さらに、グラフィカルな表現を提供することで、LLMが直面しているコンテキスト長の制限といった問題を回避できる。 この作業をさらに進めるために、異なるシナリオでトレーニングするためのスケーラブルなエンドツーエンドパイプラインを実装し、LLMから時系列分類(TSC)タスクへ学習能力を移行するための最も効果的な戦略を分離できるようにしました。 このアプローチは、単変量および多変量時系列データで動作する。 さらに,本手法が時系列分類や生成ラベルにどのように役立つかを示すため,広範かつ実践的な実験を行った。

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