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NeuTSFlow: Modeling Continuous Functions Behind Time Series Forecasting

Created by
  • Haebom

저자

Huibo Xu, Likang Wu, Xianquan Wang, Haoning Dang, Chun-Wun Cheng, Angelica I Aviles-Rivero, Qi Liu

개요

본 논문은 기존의 시계열 예측 방법들이 데이터를 이산적인 시퀀스로 취급하여 연속적인 과정에서 발생하는 노이즈를 간과하는 점을 지적하며, 연속 함수의 노이즈가 포함된 관측치로 시계열을 재정의합니다. 시계열을 공유 확률 측도에 의해 지배되는 연속 함수 집합의 노이즈 관측치로 보고, 예측 작업을 과거 함수 집합에서 미래 함수 집합으로의 전이 학습으로 재구성합니다. 이를 위해, 신경 연산자를 활용하여 과거와 미래 함수 집합 간 측도의 흐름 일치를 학습하는 새로운 프레임워크인 NeuTSFlow를 제안합니다. NeuTSFlow는 무한 차원 함수 공간에서 흐름의 속도장을 매개변수화하여 이산 점에서의 의존성에 집중하는 기존 방법을 넘어서 함수 수준의 특징을 직접 모델링합니다. 다양한 예측 작업에 대한 실험을 통해 NeuTSFlow의 우수한 정확성과 강건성을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
시계열 예측 문제를 연속 함수 집합의 관점에서 새롭게 정의하고, 이를 통해 더욱 정확하고 강건한 예측 성능을 달성할 수 있음을 보여줌.
신경 연산자를 활용하여 함수 수준의 특징을 직접 모델링함으로써 기존 방법의 한계를 극복.
NeuTSFlow는 다양한 시계열 예측 작업에 적용 가능하며 우수한 성능을 보임.
한계점:
NeuTSFlow의 복잡성으로 인해 계산 비용이 높을 수 있음.
무한 차원 함수 공간에서의 흐름 모델링에 대한 이론적 분석이 부족할 수 있음.
특정 유형의 시계열 데이터에 대한 성능이 다른 유형보다 더 우수할 수 있으며, 일반화 성능에 대한 추가 연구가 필요함.
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