Vi presenterar en ny konvolutionell neural nätverk-baserad tidsserie modell. Typiska konvolutionella neurala nätverk (CNN) arkitekturer förlitar sig på användningen av max-pooling operatörer i mellan lager, vilket leder till minskad upplösning på de översta skikten. I stället anser vi i detta arbete att en helt konvolutionell nätverksarkitektur (FCN) som använder kausalfiltrering, och gör det möjligt för utgångssignalens hastighet att vara densamma som ingångssignalens. Vi föreslår dessutom en odecimerad version av FCN, som vi kallar det odecimerade helt konvolutionella neurala nätverket (UFCNN), och motiveras av den odecimerade våget transform. Våra experimentella resultat verifierar att det är nödvändigt att använda den odecimerade versionen av FCN för att möjliggöra effektiv tidsseriemodellering. UFCNN har flera fördelar jämfört med andra tidsseriemodeller som det återkommande neurala nätverket (RNN) och det långa korttidsminnet (LSTM), eftersom det inte lider av vare sig de försvinnande eller exploderande gradienterna problem, och är därför lättare att träna. Konvolutionsverksamheten kan också genomföras effektivare jämfört med den rekursion som ingår i RNN-baserade modeller. Vi utvärderar prestandan hos vår modell i en syntetisk målspårning uppgift med hjälp av lager endast mätningar som genereras från en state-space modell, en probabilistisk modellering av polyfoniska musiksekvenser problem, och en hög frekvens handel uppgift med hjälp av en tidsserie av förfrågningar / bud citat och deras motsvarande volymer. Våra experimentella resultat med hjälp av syntetiska och verkliga datauppsättningar verifierar de betydande fördelarna med UFCNN jämfört med RNN- och LSTM-baslinjerna.
Denna motivering utforskades i det senaste arbetet som REF där ett odecimerat fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk baserat på kausal filtreringsoperationer föreslogs för tidsseriemodellering.
Time-series modeling with undecimated fully convolutional neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}