論文の概要: Locally Linear Continual Learning for Time Series based on VC-Theoretical Generalization Bounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13674v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 00:48:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.333901
• Title: Locally Linear Continual Learning for Time Series based on VC-Theoretical Generalization Bounds
• Title（参考訳）: VC理論一般化境界に基づく時系列の局所線形連続学習
• Abstract要約: SyMPLERは、非定常環境での時系列予測のための説明可能なモデルである。 他の局所線型モデルとは異なり、SyMPLERは統計学習理論からの有界一般化を使用して、新しい局所モデルを追加するタイミングを自動的に決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18848440735415498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most machine learning methods assume fixed probability distributions, limiting their applicability in nonstationary real-world scenarios. While continual learning methods address this issue, current approaches often rely on black-box models or require extensive user intervention for interpretability. We propose SyMPLER (Systems Modeling through Piecewise Linear Evolving Regression), an explainable model for time series forecasting in nonstationary environments based on dynamic piecewise-linear approximations. Unlike other locally linear models, SyMPLER uses generalization bounds from Statistical Learning Theory to automatically determine when to add new local models based on prediction errors, eliminating the need for explicit clustering of the data. Experiments show that SyMPLER can achieve comparable performance to both black-box and existing explainable models while maintaining a human-interpretable structure that reveals insights about the system's behavior. In this sense, our approach conciliates accuracy and interpretability, offering a transparent and adaptive solution for forecasting nonstationary time series.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの機械学習手法は、固定確率分布を仮定し、非定常実世界のシナリオにおける適用性を制限する。 継続的な学習手法がこの問題に対処する一方で、現在のアプローチはブラックボックスモデルに依存している場合が多い。 SyMPLER(Systems Modeling through Piecewise Linear Evolving Regression)を提案する。 他の局所線形モデルとは異なり、SyMPLERは統計学習理論の一般化境界を用いて予測誤差に基づいて新しい局所モデルを追加するタイミングを自動的に決定し、データの明示的なクラスタリングの必要性を排除している。 実験によると、SyMPLERはブラックボックスと既存の説明可能なモデルの両方に匹敵する性能を達成でき、人間の解釈可能な構造を維持し、システムの振る舞いに関する洞察を明らかにすることができる。 この意味で,本手法は精度と解釈可能性の両立を図り,非定常時系列を予測するための透明で適応的な解を提供する。

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