論文の概要: Learning Latent Memory States from Longitudinal Athlete Monitoring Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06290v1
- Date: Thu, 06 Aug 2026 17:14:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.973938
- Title: Learning Latent Memory States from Longitudinal Athlete Monitoring Data
- Title（参考訳）: 縦型スポーツ選手モニタリングデータから潜時記憶状態の学習
- Abstract要約: 本稿では, 時系列データに対する新しい分析単位, 潜時記憶表を提案する。
主成分スコアの行列、推定ランダム効果の表、予測確率の表として、同じ足場上の再利用可能な統計対象として扱われるテーブルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5729101515196012
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a new unit of analysis for longitudinal data: the Latent Memory Table. The scientific contribution is not the encoder. It is that table, treated as a reusable statistical object on the same footing as a matrix of principal-component scores, a table of estimated random effects, or a table of predicted probabilities. We estimate a statistical table that summarizes recent longitudinal history and is intended to be stored, queried, analysed and reused throughout the statistical workflow. A memory operator maps each masked windowed history to a finite-dimensional state; collecting those states with uncertainty yields the Latent Memory Table. Validation is organized around six properties---recoverability, personalization, temporal coherence, interpretability, stability and reusability---summarized by a composite quality index \(Q\); the Transformer, the SoccerMon case study and the simulations exist to argue that this table deserves that status. Classical exponentially weighted moving averages and related short- and long-horizon scalar summaries arise as restricted, typically univariate special cases of the same operator class. A simulation study with known memory mechanisms shows that \(Q\) and rotation-invariant recovery scores discriminate genuine multivariate or personalized memory from negative controls and from misspecified windows, whereas regime classification accuracy alone does not. SoccerMon serves as an empirical case study: a constructed Latent Memory Table attains \(Q\approx 0.73\) versus about \(0.40\) for classical and lagged principal-component baselines, with incremental held-out value for some wellness targets and Procrustes ensembles for row-wise reliability.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 時系列データに対する新しい分析単位, 潜時記憶表を提案する。
科学的貢献はエンコーダではない。
主成分スコアの行列、推定ランダム効果の表、予測確率の表として、同じ足場上の再利用可能な統計対象として扱われるテーブルである。
本稿では,最近の縦断履歴を要約した統計表を推定し,統計ワークフロー全体を通して保存,クエリ,分析,再利用することを意図している。
メモリオペレータは、各マスクされたウィンドウ履歴を有限次元の状態にマッピングし、不確実性のある状態を収集して遅延メモリテーブルを生成する。
バリデーションは、回復性、パーソナライゼーション、時間的コヒーレンス、解釈性、安定性、再利用性の6つの特性に基づいて構成される。
古典的な指数関数的に重み付けされた移動平均と関連する短軸および長軸のスカラーサマリーは、制限された、通常同じ作用素クラスの特殊ケースとして現れる。
既知の記憶機構を用いたシミュレーション研究により,正の多変量あるいはパーソナライズドメモリを負の制御や不特定ウィンドウと区別するが,規則分類精度だけでは判別できないことがわかった。
SoccerMonは実証的なケーススタディとして機能する: 構築されたラテントメモリテーブルは古典的およびラッカー付き主成分ベースラインに対して \(Q\approx 0.73\) と約 \(0.40\) を達成し、いくつかのウェルネスターゲットに対する漸進的な保持値と行単位での信頼性のための Procrustes アンサンブルである。
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