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Binary Cumulative Encoding meets Time Series Forecasting

Created by
  • Haebom

저자

Andrei Chernov, Vitaliy Pozdnyakov, Ilya Makarov

개요

본 논문은 시계열 예측에서 회귀 문제를 분류 문제로 변환하는 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 이진 누적 인코딩(BCE)을 제안합니다. 기존 방법들이 연속적인 목표 변수를 이산화하여 원-핫 인코딩을 사용함으로써 값 사이의 상대적인 거리 정보를 무시하는 문제를 해결하고자, BCE는 스칼라 목표 변수를 단조 이진 벡터로 표현하여 순서 및 크기 정보를 유지합니다. 이를 통해 모델은 분류 프레임워크 내에서 거리 인식 표현을 학습할 수 있습니다. 본 논문에서는 BCE에 특화된 합성곱 신경망 아키텍처를 제안하며, 잔차 및 팽창 합성곱을 사용하여 빠르고 표현력 있는 시간적 모델링을 가능하게 합니다. 벤치마크 예측 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 점 예측과 확률 예측 모두에서 우수한 성능을 보이며, 더 적은 매개변수와 더 빠른 학습 속도를 달성함을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
이진 누적 인코딩(BCE)을 통해 시계열 예측에서 분류 기반 접근 방식의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여줌.
거리 인식 표현 학습을 통해 점 예측 및 확률 예측 성능 모두 개선.
기존 방법보다 적은 매개변수와 빠른 학습 속도를 제공.
한계점:
BCE의 효과는 사용하는 데이터셋의 특성에 따라 달라질 수 있음.
제안된 CNN 아키텍처가 다른 아키텍처에 비해 얼마나 일반화될 수 있는지에 대한 추가 연구 필요.
매우 장기간의 시계열 예측에 대한 성능 평가는 제한적임.
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