윤지

Abstract제안하는 것오토인코더 구조는 비감독 방식으로 학습할 수 있는 능력 O적대적 훈련과 그 구조의 사용은 빠른 훈련을 제공하면서 이상을 분리

Abstract기존 연구 한계정확성, 효율성 측면에서 개선의 여지 O제안: 다양성 중심의 convolution ensemble정확성 향상: 시계열의 시간적 의존성을 포착할 수 있는 컨볼루션 시퀀스 대 시퀀스 오토인코더를 기반으로 한 다수의 기본 이상치 탐지 모델을 사용기본 모델들 사이의 다양성을 유지하여 앙상블의 정확성을 향상시키는 것을 목표효율성 향상: 훈련 도중 높은 수준의 병렬 처리, 한 기본 모델에서 다른 모델로 일부 모델 매개변수를 전송할 수 있어 훈련 시간을 줄임

0. Abstract시계열 이상 감지관측치의 시퀀스로부터 정상성을 학습하여 이상한 시간 단계를 탐지하는 문제를 다룸정상성시간이 지남에 따라 발전하여, 훈련 데이터와 테스트 데이터 사이의 분포 변화로 인해 정상성의 분포가 변할 수 있는 "새로운 정상 문제"를 야기⇒ 비지도 시계열 이상 감지 연구에서 새로운 정상 문제의 유병률을 강조제안점trend 추정 중에 새로운 정상성을 학습하기 위한 self-supervised 접근 방식을 기반으로 한 단순하지만 효과적인 테스트 시간 적응 전략을 제안1. Introduction[1] 비지도 시계열 이상 감지 모델비지도 시계열 이상 감지 모델사용 가능한 훈련 데이터셋에서 정상 패턴을 학습하는 것에 중점정상성 개념; 시간이 지남..

0. Abstract시계열 비지도 이상 탐지기존 방법들(둘다 잘 안됨) pointwise representation, pairwise association(transformer) 통합모델링: pointwise representation+pairwise association각 timepoint의 self attention weight분포 → 전체 series와의 풍부한 연관성 내포가능이 연구에서의 문제 정의이상이 드물기에, anomaly point로부터 전체 series에 대한 중요한 연관성 구축 어려움따라서 전체보단, 주로 인접한 time point들과 연관성 집중될 것 (=인접 집중 편향)(이 연구에서,,) 정상과 이상점들 사이의 구별가능한 연관성 기준 내포**(=연광..

공식 코드 https://github.com/ngruver/llmtime GitHub - ngruver/llmtime Contribute to ngruver/llmtime development by creating an account on GitHub. github.com 0. Abstract LLM + 시계열 성공이유 multimodal distributions를 표현할 수 있는 능력 단순성과 반복에 대한 편향이 결합되어 있기 때문 이는 많은 시계열에서 두드러지는 특징들(=반복되는 계절적 추세와 일치) LLM + 시계열 사용 이점 LLM들이 비수치적 텍스트를 통해 보정 없이 결측 데이터를 자연스럽게 처리가능 텍스트 측면 정보를 수용하며, 예측을 설명하는 데 도움이 되는 질문에 답할 수 있음 1. Int..