論文の概要: Diffeomorphic Temporal Alignment Nets for Time-series Joint Alignment and Averaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06591v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 15:55:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:29.087964
• Title: Diffeomorphic Temporal Alignment Nets for Time-series Joint Alignment and Averaging
• Title（参考訳）: 時系列関節アライメントと平均化のための微分型時間アライメントネット
• Authors: Ron Shapira Weber, Oren Freifeld,
• Abstract要約: 時系列分析では、非線形時間的不整合は、森林労働者がより単純な平均化を行うための重要な課題である。 DTANは入力依存の方法で微分同相変換を予測し、適用することにより、時系列アンサンブルのジョイントアライメント(JA)と平均化を容易にする。 我々は、マルチタスク学習(MT-DTAN)を組み込むためにフレームワークを拡張し、同時調整と分類を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.14908648005543
• License:
• Abstract: In time-series analysis, nonlinear temporal misalignment remains a pivotal challenge that forestalls even simple averaging. Since its introduction, the Diffeomorphic Temporal Alignment Net (DTAN), which we first introduced (Weber et al., 2019) and further developed in (Weber & Freifeld, 2023), has proven itself as an effective solution for this problem (these conference papers are earlier partial versions of the current manuscript). DTAN predicts and applies diffeomorphic transformations in an input-dependent manner, thus facilitating the joint alignment (JA) and averaging of time-series ensembles in an unsupervised or a weakly-supervised manner. The inherent challenges of the weakly/unsupervised setting, particularly the risk of trivial solutions through excessive signal distortion, are mitigated using either one of two distinct strategies: 1) a regularization term for warps; 2) using the Inverse Consistency Averaging Error (ICAE). The latter is a novel, regularization-free approach which also facilitates the JA of variable-length signals. We also further extend our framework to incorporate multi-task learning (MT-DTAN), enabling simultaneous time-series alignment and classification. Additionally, we conduct a comprehensive evaluation of different backbone architectures, demonstrating their efficacy in time-series alignment tasks. Finally, we showcase the utility of our approach in enabling Principal Component Analysis (PCA) for misaligned time-series data. Extensive experiments across 128 UCR datasets validate the superiority of our approach over contemporary averaging methods, including both traditional and learning-based approaches, marking a significant advancement in the field of time-series analysis.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析では、非線形時間的不整合は、森林労働者がより単純な平均化を行うための重要な課題である。 私たちが最初に紹介した(Weber et al , 2019)Diffomorphic Temporal Alignment Net(DTAN)が紹介されて以降,さらに発展し(Weber & Freifeld, 2023)、この問題に対する効果的な解決策として証明されている(これらのカンファレンス論文は、現在の写本のより初期の部分的なバージョンである)。 DTANは、入力依存的な方法で微分同相変換を予測し、適用することにより、非教師的または弱い教師付き方法で時系列アンサンブルの結合アライメント(JA)と平均化を容易にする。 特に過度の信号歪みによる自明な解のリスクは、2つの異なる戦略のいずれかを用いて緩和される。 1) ワープの正規化用語 2) Inverse Consistency Averaging Error(ICAE)の使用。 後者は、可変長信号のJAを促進する新しい正則化のないアプローチである。 さらに、マルチタスク学習(MT-DTAN)を組み込むことで、時系列のアライメントと分類を同時に行えるようにしています。 さらに、異なるバックボーンアーキテクチャの包括的な評価を行い、時系列アライメントタスクにおけるそれらの有効性を示す。 最後に、不整合な時系列データに対して主成分分析(PCA)を実現するためのアプローチの有用性を示す。 128のUCRデータセットにわたる大規模な実験は、従来的および学習的アプローチを含む現代の平均化手法よりも、我々のアプローチの優位性を検証し、時系列分析の分野で大きな進歩を見せている。

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