Vi presenterar en hierarkisk Bayesian modell för uppsättningar av relaterade, men olika, klasser av tidsseriedata. Vår modell utför anpassning samtidigt över alla klasser, samtidigt som den identifierar och karakteriserar klassspecifika skillnader. Under slutsatsen producerar modellen, för varje klass, en fördelning över en kanonisk representation av klassen. Dessa klassspecifika kanoniska representationer är automatiskt i linje med varandra - att bevara gemensamma understrukturer, och belysa skillnader. Vi tillämpar vår modell för att jämföra och kontrastera solenoida ventil strömdata, och även, vätskekromatografi-ultraviolett-diod array data från en studie av växten Arabidopsis thaliana. Många praktiska problem över ett brett spektrum av domäner kräver syntetisering av information från flera bullriga exempel på en eller flera kategorier för att bygga en modell som fångar upp gemensam struktur och också lär sig mönster av variabilitet mellan kategorier. I tidsserieanalys manifesterar sig dessa modelleringsmål i uppgifterna att anpassa sig och att upptäcka skillnader. Dessa uppgifter har olika tillämplighet, spänner tal- och musikbearbetning, utrustning & industriell växtdiagnos / övervakning, och analys av biologiska tidsserier såsom mikroarray & vätska / gas kromatografi-baserade laboratoriedata (inklusive masspektrometri och ultraviolett diod arrayer). Även om anpassning och skillnadsdetektering har studerats i stor utsträckning som separata problem i signalbehandlings- och statistisk mönsterigenkänningsgemenskaper, så är vi medvetna om att ingen befintlig modell utför båda uppgifterna på ett enhetligt sätt. Enklassig justeringsalgoritmer försöker anpassa en uppsättning tidsserier alla tillsammans, förutsatt att variationen mellan olika tidsserier beror enbart på buller. I många verkliga situationer har vi dock tidsserier från flera klasser (kategorier) och vår tidigare uppfattning är att det både finns en betydande delad struktur mellan klassdistributionerna och samtidigt systematiska (även om ofta sällsynta) skillnader mellan dem. Under vissa omständigheter (om skillnaderna är små och sällan förekommande), kan en klassanpassning tillämpas på data i flera klasser, men det är mycket mer önskvärt att ha en modell som utför verklig multi-class anpassning på ett principfast sätt, vilket möjliggör en mer förfinad och korrekt modellering av data. I detta dokument introducerar vi en ny hierarkisk Bayesian modell som samtidigt löser de multi-klass anpassning och skillnad upptäckt uppgifter på ett enhetligt sätt, som illustreras i figur 1. Den enklassiga anpassning som visas i denna siffra tvingar funktionen i region A för klass 1 att felaktigt kollapsa i tid, och den totala bredden av den största breda toppen i klass 2 att otillbörligt begränsas. I motsats till detta hanterar vår flerklassmodell dessa funktioner korrekt. Dessutom, eftersom vår algoritm gör en slutsats om en helt probabilistisk modell, kan vi få kvantitativa mått på den bakre osäkerheten i våra resultat, vilket, till skillnad från de punktuppskattningar som produceras av de flesta nuvarande metoder, gör det möjligt för oss att bedöma vårt relativa förtroende för skillnader som man lärt sig av modellen. Vår grundinställning för flera klassers anpassning förutsätter att klassetiketterna är kända
Motiverad av problemet med att upptäcka tidsavvikelser beskriver REF ett hierarkiskt Bayesianskt tillvägagångssätt för att modellera den delade strukturen bland en känd uppsättning tidsserieklasser.
Bayesian Detection of Infrequent Differences in Sets of Time Series with Shared Structure
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}