論文の概要: Adaptive State-Space Mamba for Real-Time Sensor Data Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22743v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 21:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:34:22.308735
• Title: Adaptive State-Space Mamba for Real-Time Sensor Data Anomaly Detection
• Title（参考訳）: リアルタイムセンサデータ異常検出のための適応型状態空間マンバ
• Authors: Alice Zhang, Chao Li,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムセンサデータ異常検出のためのemphAdaptive State-Space Mambaフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、迅速で信頼性の高い検出機能を必要とする他の時系列タスクに容易に適用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.922256022514318
• License:
• Abstract: State-space modeling has emerged as a powerful paradigm for sequence analysis in various tasks such as natural language processing, time-series forecasting, and signal processing. In this work, we propose an \emph{Adaptive State-Space Mamba} (\textbf{ASSM}) framework for real-time sensor data anomaly detection. While state-space models have been previously employed for image processing applications (e.g., style transfer \cite{wang2024stylemamba}), our approach leverages the core idea of sequential hidden states to tackle a significantly different domain: detecting anomalies on streaming sensor data. In particular, we introduce an adaptive gating mechanism that dynamically modulates the hidden state update based on contextual and learned statistical cues. This design ensures that our model remains computationally efficient and scalable, even under rapid data arrival rates. Extensive experiments on real-world and synthetic sensor datasets demonstrate that our method achieves superior detection performance compared to existing baselines. Our approach is easily extensible to other time-series tasks that demand rapid and reliable detection capabilities.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデリングは、自然言語処理、時系列予測、信号処理といった様々なタスクにおいて、シーケンス解析の強力なパラダイムとして登場した。 本研究では,リアルタイムセンサデータ異常検出のための,emph{Adaptive State-Space Mamba} (\textbf{ASSM}) フレームワークを提案する。 状態空間モデルは、これまで画像処理アプリケーション(例えば、スタイル転送 \cite{wang2024stylemamba})に用いられてきたが、本手法では、シーケンシャルな隠蔽状態のコアアイデアを活用して、ストリーミングセンサデータ上の異常を検出する。 特に,隠れ状態の更新を文脈的および学習された統計的手がかりに基づいて動的に調節する適応ゲーティング機構を導入する。 この設計は、高速なデータ到着率の下でも、我々のモデルが計算効率が高くスケーラブルであることを保証する。 実世界および合成センサデータセットの大規模な実験により,本手法は既存のベースラインよりも優れた検出性能が得られることが示された。 我々の手法は、迅速かつ信頼性の高い検出機能を必要とする他の時系列タスクに容易に拡張できる。

関連論文リスト

• SONNET: Enhancing Time Delay Estimation by Leveraging Simulated Audio [17.811771707446926]
  学習に基づく手法は、合成データにもとづいても、新しい実世界のデータに基づいてGCC-PHATを著しく上回り得ることを示す。 トレーニングされたモデルであるSONNETは、リアルタイムに実行可能で、多くの実データアプリケーションのために、最初から新しいデータに取り組んでいます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T10:23:21Z)
• Kriformer: A Novel Spatiotemporal Kriging Approach Based on Graph Transformers [5.4381914710364665]
  本研究は, 環境問題として, スパースセンサの配置と信頼性の低いデータに対処する。 グラフクリフォーマーモデルであるKriformerは、限られた資源であっても、空間的および時間的相関をマイニングすることで、センサのない場所でデータを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T11:01:18Z)
• Localized Gaussians as Self-Attention Weights for Point Clouds Correspondence [92.07601770031236]
  本稿では,エンコーダのみのトランスフォーマーアーキテクチャのアテンションヘッドにおける意味的意味パターンについて検討する。 注意重みの修正はトレーニングプロセスの促進だけでなく,最適化の安定性の向上にも寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T07:41:47Z)
• MambaVT: Spatio-Temporal Contextual Modeling for robust RGB-T Tracking [51.28485682954006]
  本研究では,マンバをベースとした純フレームワーク(MambaVT)を提案する。 具体的には、長距離クロスフレーム統合コンポーネントを考案し、ターゲットの外観変化にグローバルに適応する。 実験では、RGB-TトラッキングのためのMambaのビジョンの可能性が示され、MambaVTは4つの主要なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T02:29:00Z)
• DyG-Mamba: Continuous State Space Modeling on Dynamic Graphs [59.434893231950205]
  動的グラフ学習は、現実世界のシステムにおける進化の法則を明らかにすることを目的としている。 動的グラフ学習のための新しい連続状態空間モデルDyG-Mambaを提案する。 我々はDyG-Mambaがほとんどのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T15:21:46Z)
• KFD-NeRF: Rethinking Dynamic NeRF with Kalman Filter [49.85369344101118]
  KFD-NeRFは,Kalmanフィルタに基づく効率的かつ高品質な運動再構成フレームワークと統合された,新しい動的ニューラル放射場である。 我々のキーとなる考え方は、動的放射場を、観測と予測という2つの知識源に基づいて時間的に異なる状態が推定される動的システムとしてモデル化することである。 我々のKFD-NeRFは、同等の計算時間と最先端の視線合成性能で、徹底的な訓練を施した類似または優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T05:48:24Z)
• DynST: Dynamic Sparse Training for Resource-Constrained Spatio-Temporal Forecasting [31.398965880415492]
  地球科学システムは、センサーの広範な展開に大きく依存している。 従来のセンサー配置アプローチでは、特定のアルゴリズムを使用してセンサーを設計および展開する。 本稿では,スパース時間データダイナミックスパーストレーニングの概念を初めて紹介し,適応的かつ動的に重要な分布センサをフィルタリングすることにコミットする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T12:31:24Z)
• Inference from Real-World Sparse Measurements [21.194357028394226]
  実世界の問題は、しばしば複雑で非構造的な測定セットが伴うが、これはセンサーが空間または時間に狭く配置されているときに起こる。 セットからセットまで様々な位置で測定セットを処理し、どこででも読み出しを抽出できるディープラーニングアーキテクチャは、方法論的に困難である。 本稿では,適用性と実用的堅牢性に着目したアテンションベースモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T13:42:20Z)
• PSEUDo: Interactive Pattern Search in Multivariate Time Series with Locality-Sensitive Hashing and Relevance Feedback [3.347485580830609]
  PSEUDoは、マルチトラックシーケンシャルデータにおける視覚パターンを探索するための適応的機能学習技術である。 提案アルゴリズムは,サブ線形学習と推論時間を特徴とする。 我々は,PSEUDoの効率,精度,操縦性において優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T13:00:44Z)
• Deep Soft Procrustes for Markerless Volumetric Sensor Alignment [81.13055566952221]
  本研究では、より堅牢なマルチセンサ空間アライメントを実現するために、マーカーレスデータ駆動対応推定を改善する。 我々は、幾何学的制約を終末的に典型的なセグメンテーションベースモデルに組み込み、対象のポーズ推定タスクと中間密な分類タスクをブリッジする。 実験により,マーカーベースの手法で同様の結果が得られ,マーカーレス手法よりも優れ,またキャリブレーション構造のポーズ変動にも頑健であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T10:51:32Z)
• A Generative Learning Approach for Spatio-temporal Modeling in Connected Vehicular Network [55.852401381113786]
  本稿では,コネクテッドカーの無線アクセス遅延を実現するための総合的時間品質フレームワークであるLaMI(Latency Model Inpainting)を提案する。 LaMIはイメージインペイントと合成のアイデアを採用し、2段階の手順で欠落したレイテンシサンプルを再構築することができる。 特に、パッチ方式のアプローチを用いて各地域で収集されたサンプル間の空間的相関を初めて発見し、その後、原点および高度に相関したサンプルをバラエナオートコーダ(VAE)に供給する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T03:43:59Z)

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。