多変量時系列異状検知にグラフ・アテンションを用いたMTAD-GAT | AI-SCHOLAR | AI:(人工知能)論文・技術情報メディア

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3つの要点✔️ 多変量時系列データの特徴、結果の利用目的を考慮して、新たなフレームワークを構築しています✔️ 単変量を束ねた一括処理ではなく、変数間に関係性がみられるケースへの解法の提示は、宇宙、クラウドだけでなく、多くの製造業や医療関係でも、飛躍への道を拓くのではないでしょうか✔️ ここ数年、数多く出てきているSOTAをさらに上回る性能を叩き出していますMultivariate Time-series Anomaly Detection via Graph Attention Networkwritten by Hang Zhao, Yujing Wang, Juanyong Duan, Congrui Huang, Defu Cao, Yunhai Tong, Bixiong Xu, Jing Bai, Jie Tong, Qi Zhang(Submitted on 4 Sep 2020)Comments: Accepted by ICDM 2020.Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Learning (stat.ML)code:  はじめに開発されたフレームワークは、論文のタイトル通りMTAD-GATと名付けられています。深層学習を用いた時系列予測については、AI SCHOLARの以前の記事「深層学習で未来予測が変わる」でサーベイ論文を紹介しました。ビルディング・ブロックの要素としてLSTMなどを列挙し、深層学習を用いることにより、古典的手法では得られないアウトプットを得られる可能性があることを述べました。しかしそこでは、多変量データについては深く触れられませんでした。LSTMベースのエンコーダ・デコーダで正常時の復元確率をモデリングしたもの[3]、確率的潜在変数を用いて多変量時系列の確率的再帰ネットワーク[4]などが提案されてきました。しかし、明示的に多変量間の相関関係を捉えた論文は見られず、そこに切り込んだのが本論文です。

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@ai_scholar 多変量時系列異状検知の新しい時代を拓くか? グラフ・アテンションを用いて、データの特徴を明示的にモデル化するMTAD-GAT t.co/cEdPCx5LPp

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