論文の概要: TopoCL: Topological Contrastive Learning for Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02924v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 06:37:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:32.670339
• Title: TopoCL: Topological Contrastive Learning for Time Series
• Title（参考訳）: TopoCL: 時系列のためのトポロジカルコントラスト学習
• Authors: Namwoo Kim, Hyungryul Baik, Yoonjin Yoon,
• Abstract要約: 時系列のためのトポロジカルコントラスト学習(TopoCL)を提案する。 TopoCLは、永続的ホモロジーを組み込むことで、情報損失を軽減する。 下流タスク分類,異常検出,予測,伝達学習の4つの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
• License:
• Abstract: Universal time series representation learning is challenging but valuable in real-world applications such as classification, anomaly detection, and forecasting. Recently, contrastive learning (CL) has been actively explored to tackle time series representation. However, a key challenge is that the data augmentation process in CL can distort seasonal patterns or temporal dependencies, inevitably leading to a loss of semantic information. To address this challenge, we propose Topological Contrastive Learning for time series (TopoCL). TopoCL mitigates such information loss by incorporating persistent homology, which captures the topological characteristics of data that remain invariant under transformations. In this paper, we treat the temporal and topological properties of time series data as distinct modalities. Specifically, we compute persistent homology to construct topological features of time series data, representing them in persistence diagrams. We then design a neural network to encode these persistent diagrams. Our approach jointly optimizes CL within the time modality and time-topology correspondence, promoting a comprehensive understanding of both temporal semantics and topological properties of time series. We conduct extensive experiments on four downstream tasks-classification, anomaly detection, forecasting, and transfer learning. The results demonstrate that TopoCL achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: ユニバーサル時系列表現学習は、分類、異常検出、予測といった現実世界の応用では難しいが、有用である。 近年,時系列表現に取り組むために,コントラスト学習(CL)が盛んに研究されている。 しかし、重要な課題は、CLにおけるデータ拡張プロセスが季節的パターンや時間的依存関係を歪め、必然的に意味情報が失われることである。 この課題に対処するために,時系列のためのトポロジカルコントラスト学習(TopoCL)を提案する。 TopoCLは、持続的ホモロジーを取り入れた情報損失を軽減し、変換の下で不変なデータのトポロジ的特性をキャプチャする。 本稿では時系列データの時間的・トポロジ的特性を異なるモダリティとして扱う。 具体的には、永続ホモロジーを計算し、時系列データのトポロジ的特徴を永続図で表現する。 次に、これらの永続的な図を符号化するニューラルネットワークを設計する。 提案手法は時間モダリティと時間-トポロジー対応においてCLを協調的に最適化し,時系列の時間的意味論と位相的特性の包括的理解を促進する。 下流の4つのタスク分類、異常検出、予測、伝達学習について広範な実験を行った。 その結果,TopoCLは最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。

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