論文の概要: Closing the Gap Between Synthetic and Ground Truth Time Series Distributions via Neural Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17553v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 10:41:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:40.125455
• Title: Closing the Gap Between Synthetic and Ground Truth Time Series Distributions via Neural Mapping
• Title（参考訳）: ニューラルマッピングによる合成的時系列分布と地上的時系列分布のギャップの解消
• Authors: Daesoo Lee, Sara Malacarne, Erlend Aune,
• Abstract要約: ベクトル量子化時系列ジェネレータ(NM-VQTSG)のためのニューラルマッパーを提案する。 NM-VQTSGはベクトル量子化(VQ)時系列生成における忠実度問題に対処する新しい手法である。 UCR時系列分類アーカイブからNM-VQTSGを多種多様なデータセットで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3927943269211591
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce Neural Mapper for Vector Quantized Time Series Generator (NM-VQTSG), a novel method aimed at addressing fidelity challenges in vector quantized (VQ) time series generation. VQ-based methods, such as TimeVQVAE, have demonstrated success in generating time series but are hindered by two critical bottlenecks: information loss during compression into discrete latent spaces and deviations in the learned prior distribution from the ground truth distribution. These challenges result in synthetic time series with compromised fidelity and distributional accuracy. To overcome these limitations, NM-VQTSG leverages a U-Net-based neural mapping model to bridge the distributional gap between synthetic and ground truth time series. To be more specific, the model refines synthetic data by addressing artifacts introduced during generation, effectively aligning the distributions of synthetic and real data. Importantly, NM-VQTSG can be used for synthetic time series generated by any VQ-based generative method. We evaluate NM-VQTSG across diverse datasets from the UCR Time Series Classification archive, demonstrating its capability to consistently enhance fidelity in both unconditional and conditional generation tasks. The improvements are evidenced by significant improvements in FID, IS, and conditional FID, additionally backed up by visual inspection in a data space and a latent space. Our findings establish NM-VQTSG as a new method to improve the quality of synthetic time series. Our implementation is available on \url{https://github.com/ML4ITS/TimeVQVAE}.
• Abstract（参考訳）: 本稿ではベクトル量子化時系列生成における忠実度問題に対処する新しい手法であるベクトル量子化時系列生成用ニューラルマッパー(NM-VQTSG)を提案する。 TimeVQVAEのようなVQベースの手法は、時系列の生成に成功したが、2つの重要なボトルネックによって妨げられている。 これらの課題は、不確かさと分布精度を妥協した合成時系列をもたらす。 これらの制限を克服するため、NM-VQTSGはU-Netベースのニューラルマッピングモデルを利用して、合成真理時系列と地上真理時系列の分布ギャップを埋める。 より具体的に言うと、モデルは生成時に導入されたアーティファクトに対処することで合成データを洗練し、合成データと実データの分布を効果的に整合させる。 重要なことに、NM-VQTSGは、任意のVQベースの生成法によって生成される合成時系列に使用できる。 UCR時系列分類アーカイブから得られた多様なデータセット間でNM-VQTSGを評価し,非条件および条件付き生成タスクの忠実度を一貫して向上する能力を実証した。 これらの改善は、FID、IS、条件付きFIDの大幅な改善によって証明され、さらにデータ空間と潜伏空間の視覚検査によって裏付けられる。 本研究は,NM-VQTSGを合成時系列の品質向上手法として確立した。 我々の実装は \url{https://github.com/ML4ITS/TimeVQVAE} で利用可能です。

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