Time Series 18

[Time-series 논문 리뷰] SEnsor Alignment for Multivariate Time-Series Unsupervised Domain Adaptation(AAAI, 2023)

0. Abstract**비지도 도메인 적응(**Unsupervised Domain Adaptation, UDA)한 영역(도메인)에서 알려진 정보(레이블이 붙은 데이터)를 다른 비슷하지만 약간 다른 영역(레이블 없는 데이터가 있는)으로 전달하는 방법→ 다변량 시계열 데이터에는 적용 불가다변량 시계열 데이터(MTS)다양한 분포를 따르는 여러 센서에서 수집대부분의 UDA 방법은 global 특성만을 정렬하는 데 중점을 두고 각 센서의 고유한 분포를 고려하지 못함 (세부적인건 고려 못함)⇒ 다변량 시계열 비지도 도메인 적응(Multivariate Time-Series Unsupervised Domain Adaptation, MTS-UDA)으로 설정.제안: 센서 정렬(SEnsor Alignment, SEA)MTS..

[Time-series 논문 리뷰] Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting

0. Abstract트랜스포머 한계점joint distribution으로 시간에 따라 변하는 비정상적인 실세계 데이터에서 그 성능이 크게 저하이전 연구 동향예측 가능성 개선 위해, 원본 series의 비정상성 완화하는 stationarization 채택But, 본질적인 비정상성을 잃은 정규화된 series는 실세계의 갑작스러운 사건을 예측하는 데 대처 어려움⇒ ‘과도한 정규화’: 트랜스포머가 다양한 series에 대해 구별할 수 없는 시간적 attention생성하여, 깊은 모델의 예측력 저해⇒ series의 예측 가능성과 모델 능력 사이의 딜레마를 해결하기 위해, 우리는 series stationarization와 non-stationary attention라는 두 개의 상호 의존..

[Time-series 논문 리뷰] A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data(AAAI, 2019)

Abstract기존 연구 한계점시간적 의존성 포착 + 서로 다른 시계열 쌍 사이의 상호연관성 + 잡음에 강함 + 사고의 심각성에 따라 다른 anomaly score 제공제안하는 것: MSCRED다중 스케일 합성곱 재귀 인코더-디코더다중 해상도의 서명 행렬을 구성하여 다양한 시간 단계에서 시스템 상태의 여러 수준을 특성화

[Time-series 논문 리뷰] Unsupervised Time Series Outlier Detection with Diversity-Driven Convolutional Ensembles(PVLDB, 2022)

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

[Time-series 논문 리뷰] When Model Meets New Normals: Test-time Adaptation for Unsupervised Time-series Anomaly Detection(AAAI, 2024)

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..

[Time-series 논문 리뷰] ANOMALY TRANSFORMER: TIME SERIES ANOMALY DETECTION WITH ASSOCIATION DISCREPANCY(ICLR, 2022)

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..

[Time-series 논문 리뷰] Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters(NeurIPS, 2023)

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..