マスク付きオートエンコーダによる時系列生成【JST・京大機械翻訳】

Zha Mengyue; Wong SiuTim; Liu Mengqi; Zhang Tong; Chen Kani

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213769919757 整理番号：22P0276166

マスク付きオートエンコーダによる時系列生成【JST・京大機械翻訳】

Time Series Generation with Masked Autoencoder

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発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,外挿器(ExtraMAE)によるマスクしたオートエンコーダが,時系列生成のためのスケーラブルな自己監督モデルであることを示した。エクストラMAEは,元の時系列のいくつかのパッチをランダムマスクし,マスクされたパッチを回復することにより,時間的ダイナミクスを学習する。この手法は2つのコア設計を持つ。最初に,エクストラMAEを自己監督した。スーパービジョンは,元の時系列の時間動力学を効果的に効率的に捉えることを可能にする。第2に,エクストラMAEは,復号器の2つのジョブを解き,潜在表現を復元し,それらを特徴空間にマッピングする,外挿器を提案する。これらのユニークな設計は,時系列生成における最先端の(SoTA)ベンチマークを,一貫して,そして,著しく凌駕することを可能にした。軽量アーキテクチャは,また,余分なMAEを高速かつスケーラブルにする。エクストラMAEは,時系列分類,予測,および帰属のような様々な下流タスクにおいて顕著な挙動を示す。自己監督生成モデルとして,エクストラMAEは合成データの明示的管理を可能にする。本論文では,自己監督モデルによる時系列生成の新しい時代に,この報告を期待する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 人工知能 , ニューロコンピュータ , 固体デバイス製造技術一般

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