論文の概要: BRATI: Bidirectional Recurrent Attention for Time-Series Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05401v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 17:50:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 14:00:14.077448
• Title: BRATI: Bidirectional Recurrent Attention for Time-Series Imputation
• Title（参考訳）: BRATI: 時系列インキュベーションのための双方向リカレントアテンション
• Authors: Armando Collado-Villaverde, Pablo Muñoz, Maria D. R-Moreno,
• Abstract要約: 時系列分析におけるデータの欠落は、ダウンストリームアプリケーションの信頼性に影響を及ぼす、重大な課題を引き起こす。 本稿では,多変量時系列計算のための新しい深層学習モデルであるBRATIを紹介する。 BRATIは時間的依存を処理し、長い時間的水平線と短い時間的水平線をまたいだ特徴相関を処理し、その逆の時間的方向で動作する2つの計算ブロックを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14999444543328289
• License:
• Abstract: Missing data in time-series analysis poses significant challenges, affecting the reliability of downstream applications. Imputation, the process of estimating missing values, has emerged as a key solution. This paper introduces BRATI, a novel deep-learning model designed to address multivariate time-series imputation by combining Bidirectional Recurrent Networks and Attention mechanisms. BRATI processes temporal dependencies and feature correlations across long and short time horizons, utilizing two imputation blocks that operate in opposite temporal directions. Each block integrates recurrent layers and attention mechanisms to effectively resolve long-term dependencies. We evaluate BRATI on three real-world datasets under diverse missing-data scenarios: randomly missing values, fixed-length missing sequences, and variable-length missing sequences. Our findings demonstrate that BRATI consistently outperforms state-of-the-art models, delivering superior accuracy and robustness in imputing multivariate time-series data.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析におけるデータの欠落は、ダウンストリームアプリケーションの信頼性に影響を及ぼす、重大な課題を引き起こす。 不足値を推定するプロセスであるImputationが重要なソリューションとして登場した。 本稿では,双方向リカレントネットワークとアテンション機構を組み合わせた多変量時系列計算のための新しいディープラーニングモデルであるBRATIを紹介する。 BRATIは時間的依存を処理し、長い時間的水平線と短い時間的水平線をまたいだ特徴相関を処理し、その逆の時間的方向で動作する2つの計算ブロックを利用する。 各ブロックはリカレントレイヤとアテンションメカニズムを統合して、長期的な依存関係を効果的に解決する。 我々は、ランダムに欠落した値、固定長の欠落列、可変長の欠落列の3つの実世界のデータセットに対して、BRATIを評価する。 以上の結果から,BRATIは最先端モデルより一貫して優れており,多変量時系列データを出力する際の精度と堅牢性に優れていた。

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