論文の概要: NARCE: A Mamba-Based Neural Algorithmic Reasoner Framework for Online Complex Event Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07250v1
- Date: Tue, 11 Feb 2025 04:34:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-12 18:22:48.003984
- Title: NARCE: A Mamba-Based Neural Algorithmic Reasoner Framework for Online Complex Event Detection
- Title(参考訳): NARCE: オンライン複合イベント検出のためのマンバ型ニューラルネットワーク推論フレームワーク
- Authors: Liying Han, Gaofeng Dong, Xiaomin Ouyang, Lance Kaplan, Federico Cerutti, Mani Srivastava,
- Abstract要約: 現在の機械学習モデルは、短時間の知覚タスクでは優れているが、長期的な観察からハイレベルな洞察を引き出すのに苦労している。
ニューラルネットワーク推論(NAR)とセンサ入力をアダプタを介してこれらのルールにマッピングするフレームワークであるNARCEを提案する。
以上の結果から, NARCEは, 一般化におけるベースラインよりも優れ, センサデータやデータ効率に優れることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.651233766923452
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current machine learning models excel in short-span perception tasks but struggle to derive high-level insights from long-term observation, a capability central to understanding complex events (CEs). CEs, defined as sequences of short-term atomic events (AEs) governed by spatiotemporal rules, are challenging to detect online due to the need to extract meaningful patterns from long and noisy sensor data while ignoring irrelevant events. We hypothesize that state-based methods are well-suited for CE detection, as they capture event progression through state transitions without requiring long-term memory. Baseline experiments validate this, demonstrating that the state-space model Mamba outperforms existing architectures. However, Mamba's reliance on extensive labeled data, which are difficult to obtain, motivates our second hypothesis: decoupling CE rule learning from noisy sensor data can reduce data requirements. To address this, we propose NARCE, a framework that combines Neural Algorithmic Reasoning (NAR) to split the task into two components: (i) learning CE rules independently of sensor data using synthetic concept traces generated by LLMs and (ii) mapping sensor inputs to these rules via an adapter. Our results show that NARCE outperforms baselines in accuracy, generalization to unseen and longer sensor data, and data efficiency, significantly reducing annotation costs while advancing robust CE detection.
- Abstract(参考訳): 現在の機械学習モデルは、短時間の知覚タスクでは優れていますが、複雑なイベント(CE)を理解する上で中心となる機能である、長期的な観察から高レベルの洞察を引き出すのに苦労しています。
CEは、時空間規則によって統治される短期原子イベント(AE)のシーケンスとして定義されており、関連する事象を無視しながら、長くノイズの多いセンサーデータから意味のあるパターンを抽出する必要があるため、オンラインでの検知は困難である。
我々は、長期記憶を必要とせず、状態遷移による事象の進行を捉えるため、状態ベースの手法がCE検出に適していると仮定する。
ベースライン実験では、状態空間モデルMambaが既存のアーキテクチャより優れていることを示した。
しかし、Mamba のラベル付きデータへの依存は入手が難しいため、2つ目の仮説である CE ルール学習をノイズの多いセンサデータから切り離すことは、データの要求を減少させる。
これを解決するために、ニューラルネットワーク推論(NAR)を組み合わせてタスクを2つのコンポーネントに分割するフレームワークであるNARCEを提案する。
一 LLMによる合成概念トレースを用いたセンサデータに依存しないCE規則の学習
(ii)アダプタを介してこれらの規則にセンサ入力をマッピングする。
以上の結果から,NARCEの精度,センサデータに対する一般化,データ効率が向上し,ロバストCE検出を推し進めつつ,アノテーションのコストを大幅に削減できることがわかった。
関連論文リスト
- ReGUIDE: Data Efficient GUI Grounding via Spatial Reasoning and Search [53.40810298627443]
ReGUIDEは、MLLMが自己生成的推論と空間認識的批判を通じてデータを効率的に学習することを可能にするWebグラウンドのためのフレームワークである。
実験により、ReGUIDEは複数のベンチマークでWebグラウンド性能を大幅に向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-21T08:36:18Z) - Localization of Impacts on Thin-Walled Structures by Recurrent Neural Networks: End-to-end Learning from Real-World Data [45.9982965995401]
薄肉構造への影響は、圧電センサで測定できるラム波を励起する。
逐次センサデータから直接、衝撃位置をエンドツーエンドに推定するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を提案する。
その結果,比較的小さなデータセットであっても,衝撃位置の推定精度は著しく向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-13T09:08:47Z) - Toward Foundation Models for Online Complex Event Detection in CPS-IoT: A Case Study [3.651233766923452]
複雑なイベント(CE)は、CPS-IoTアプリケーションにおいて重要な役割を担い、高いレベルの意思決定を可能にする。
既存のモデルでは、CE検出に必要な長期的な推論が欠如している。
本研究は,長期的推論が可能なCPS-IoT基盤モデルのケーススタディとしてCE検出について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-15T22:39:01Z) - Oriented Tiny Object Detection: A Dataset, Benchmark, and Dynamic Unbiased Learning [51.170479006249195]
本研究では,新しいデータセット,ベンチマーク,動的粗大な学習手法を提案する。
提案するデータセットであるAI-TOD-Rは、すべてのオブジェクト指向オブジェクト検出データセットの中で最小のオブジェクトサイズを特徴としている。
完全教師付きおよびラベル効率の両アプローチを含む,幅広い検出パラダイムにまたがるベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T09:14:32Z) - HARMamba: Efficient and Lightweight Wearable Sensor Human Activity Recognition Based on Bidirectional Mamba [7.412537185607976]
ウェアラブルセンサーによる人間の活動認識(HAR)は、活動知覚において重要な研究領域である。
HARMambaは、選択的な双方向状態空間モデルとハードウェア対応設計を組み合わせた、革新的な軽量で多用途なHARアーキテクチャである。
HarMambaは現代の最先端フレームワークより優れており、計算とメモリの要求を大幅に削減し、同等またはより良い精度を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-29T13:57:46Z) - RIDE: Real-time Intrusion Detection via Explainable Machine Learning
Implemented in a Memristor Hardware Architecture [24.824596231020585]
本稿では、パケットの任意の長さのシーケンスをよりコンパクトな結合機能埋め込みに統合するために、リカレントオートエンコーダを利用するパケットレベルのネットワーク侵入検出ソリューションを提案する。
提案手法は,パケットレベルで高い検出精度で,極めて効率的かつリアルタイムな解が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T17:30:19Z) - Low-Frequency Load Identification using CNN-BiLSTM Attention Mechanism [0.0]
非侵入負荷モニタリング(Non-Inrusive Load Monitoring, NILM)は、効率的な電力消費管理のための確立された技術である。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と双方向長短期記憶(BILSTM)を組み合わせたハイブリッド学習手法を提案する。
CNN-BILSTMモデルは、時間的(時間的)と空間的(位置的)の両方の特徴を抽出し、アプライアンスレベルでのエネルギー消費パターンを正確に識別することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T21:02:27Z) - Efficient Model Adaptation for Continual Learning at the Edge [15.334881190102895]
ほとんどの機械学習(ML)システムは、トレーニングとデプロイメントの間、定常的で一致したデータ分散を前提としている。
データ分布は、環境要因、センサー特性、タスク・オブ・関心などの変化により、時間とともに変化することが多い。
本稿では,ドメインシフト下での効率的な連続学習のためのアダプタ・リコンフィグレータ(EAR)フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T23:55:17Z) - Convolutional Monge Mapping Normalization for learning on sleep data [63.22081662149488]
我々は、CMMN(Convolutional Monge Mapping Normalization)と呼ばれる新しい手法を提案する。
CMMNは、そのパワースペクトル密度(PSD)をトレーニングデータに基づいて推定されるワッサーシュタインバリセンタに適応させるために、信号をフィルタリングする。
睡眠脳波データに関する数値実験により、CMMNはニューラルネットワークアーキテクチャから独立して、顕著で一貫したパフォーマンス向上をもたらすことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T08:24:01Z) - LightESD: Fully-Automated and Lightweight Anomaly Detection Framework
for Edge Computing [3.096615629099617]
異常検出は、サイバーセキュリティから製造業、金融など、幅広い領域で広く使われている。
ディープラーニングに基づく異常検出は、複雑なデータパターンを認識し、アウトリーチを正確に識別する能力に優れており、最近多くの注目を集めている。
我々は,LightESDと呼ばれる完全自動,軽量,統計的学習に基づく異常検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-20T18:48:41Z) - SECOE: Alleviating Sensors Failure in Machine Learning-Coupled IoT
Systems [0.0]
本論文は,センサ障害を同時に緩和するための積極的なアプローチであるSECOEを提案する。
SECOEは、センサー間の相関を利用してアンサンブル内のモデル数を最小化する新しい技術を含んでいる。
実験の結果,SECOEはセンサ故障の有無の予測精度を効果的に維持することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-05T10:58:39Z) - Cross-modal Knowledge Distillation for Vision-to-Sensor Action
Recognition [12.682984063354748]
本研究では、VSKDフレームワークをエンドツーエンドで導入する。
このVSKDフレームワークでは、テストフェーズ中にウェアラブルデバイスから必要となるのは時系列データ(加速度計データ)のみである。
このフレームワークは、エッジデバイスに対する計算要求を減らすだけでなく、計算コストのかかるマルチモーダルアプローチのパフォーマンスと密に一致した学習モデルも生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T15:06:38Z) - Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge
Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。
まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。
そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T08:45:47Z) - Improved Speech Emotion Recognition using Transfer Learning and
Spectrogram Augmentation [56.264157127549446]
音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を果たす課題である。
SERの主な課題の1つは、データの不足である。
本稿では,スペクトログラム拡張と併用した移動学習戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T10:39:39Z) - Learning to Continuously Optimize Wireless Resource In Episodically
Dynamic Environment [55.91291559442884]
この研究は、データ駆動型手法が動的環境で継続的に学習し、最適化できる方法論を開発する。
本稿では,無線システム学習のモデリングプロセスに連続学習の概念を構築することを提案する。
我々の設計は、異なるデータサンプル間で「一定の公正性を保証する」新しいmin-maxの定式化に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-16T08:24:34Z) - Uncovering the structure of clinical EEG signals with self-supervised
learning [64.4754948595556]
教師付き学習パラダイムは、しばしば利用可能なラベル付きデータの量によって制限される。
この現象は脳波(EEG)などの臨床関連データに特に問題となる。
ラベルのないデータから情報を抽出することで、ディープニューラルネットワークとの競合性能に到達することができるかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-31T14:34:47Z) - Deep Anomaly Detection for Time-series Data in Industrial IoT: A
Communication-Efficient On-device Federated Learning Approach [40.992167455141946]
本稿では,IIoTにおける時系列データ検出のための,新しい通信効率の高いデバイス上でのフェデレーション学習(FL)に基づく深層異常検出フレームワークを提案する。
まず、分散エッジデバイスが協調して異常検出モデルを訓練し、その一般化能力を向上させるためのFLフレームワークを導入する。
次に,アテンションメカニズムに基づく畳み込みニューラルネットワーク-Long Short Term Memory (AMCNN-LSTM) モデルを提案し,異常を正確に検出する。
第三に,提案したフレームワークを産業異常検出のタイムラインに適用するために,トップテキスト選択に基づく勾配圧縮機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-19T16:47:26Z) - Contextual-Bandit Anomaly Detection for IoT Data in Distributed
Hierarchical Edge Computing [65.78881372074983]
IoTデバイスは複雑なディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにはほとんど余裕がなく、異常検出タスクをクラウドにオフロードすることは長い遅延を引き起こす。
本稿では,分散階層エッジコンピューティング(HEC)システムを対象とした適応型異常検出手法のデモと構築を行う。
提案手法は,検出タスクをクラウドにオフロードした場合と比較して,精度を犠牲にすることなく検出遅延を著しく低減することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T06:13:33Z) - Deep Learning based Pedestrian Inertial Navigation: Methods, Dataset and
On-Device Inference [49.88536971774444]
慣性測定ユニット(IMU)は小型で安価でエネルギー効率が良く、スマートデバイスや移動ロボットに広く使われている。
正確で信頼性の高い歩行者ナビゲーションをサポートするために慣性データをエクスプロイトすることは、新しいインターネット・オブ・シングス・アプリケーションやサービスにとって重要なコンポーネントである。
我々は、深層学習に基づく慣性ナビゲーション研究のための最初の公開データセットであるOxIOD(OxIOD)を提示、リリースする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-13T04:41:54Z) - Adaptive Anomaly Detection for IoT Data in Hierarchical Edge Computing [71.86955275376604]
本稿では,階層型エッジコンピューティング(HEC)システムに対する適応型異常検出手法を提案する。
本研究では,入力データから抽出した文脈情報に基づいてモデルを選択する適応的手法を設計し,異常検出を行う。
提案手法を実際のIoTデータセットを用いて評価し,検出タスクをクラウドにオフロードするのとほぼ同じ精度を維持しながら,検出遅延を84%削減できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-10T05:29:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。