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【論文読み会】Pyraformer_Low-Complexity Pyramidal Attention for Long-Range Time Series Modeling and Forecasting.pptx
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社内で行った「International Conference on Learning Represantation (ICLR)2022読み会」でまとめた資料です。
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Contents ©2022 ARISE analytics
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3.
1. 自己紹介 ©2022 ARISE
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4.
はじめまして ©2022 ARISE analytics
Reserved. 3 秋元 裕介 Yu s u ke A k i m o t o 担当領域 スキル プロジェクト・取組 A R I S E a n a l y t i c s 画像解析 自然言語処理 トラフィック・時系列・グラフ異常検知 非構造データ解析(画像解析,自然言語処理 etc.) 非構造データ分析アーキテクチャ(AWS, Edge Device) 複数台カメラによる同一人物判定 画像処理による工場内での危険物検知 車両通信の異常検知モデル構築 生成系機械読解
5.
2. 論文概要紹介 ©2022 ARISE
analytics Reserved. 1 自己紹介 2 論文概要紹介 3 Transformerのおさらい 4 Pyraformer
6.
PYRAFORMER ©2022 ARISE analytics
Reserved. 5 画像出典:https://www.salesanalytics.co.jp/column/no00214/より Pyraformer: Low-Complexity Pyramidal Attention for Long-Range Time Series Modeling And Forcasting Shizhan Liu, Hang Yu, Cong Liao, Jianguo Li, Weiyao Lin, Alex X. Liu, Schahram Dustdar Implementation: https://github.com/alipay/Pyraformer
7.
PYRAFORMER ©2022 ARISE analytics
Reserved. 6 Transformer(Attention機構)を一般化 時系列予測に対して,複数の時間解像度でピラミッド型 のグラフを構築することにより予測精度を向上させた 学習時間・モデルサイズ・メモリ使用量を圧倒的に削減
8.
3. Transformer ©2022 ARISE
analytics Reserved. 1 自己紹介 2 論文概要紹介 3 Transformerのおさらい 4 Pyraformer
9.
Transformer ©2022 ARISE analytics
Reserved. 8 画像出典:https://hips.hearstapps.com/digitalspyuk.cdnds.net/17/25/1498134404-transformers-dark-of-the-moon-bumblebee-poster.jpg Attention Is All You Need Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin
10.
Transformer(Attention) ©2022 ARISE analytics
Reserved. 9 Self−Attention 𝑄, 𝐾, 𝑉 = Softmax 𝑄𝐾𝑇 𝑑𝑘 𝑉 𝑤ℎ𝑒𝑟𝑒 𝑄 = 𝑞1, … , 𝑞𝑛 𝑇 ∈ ℝ𝑛×𝑑𝑘 𝐾 = 𝑘1, … , 𝑘𝑛 𝑇 ∈ ℝ𝑛×𝑑𝑘 𝑉 = 𝑣1, … , 𝑣𝑛 𝑇 ∈ ℝ𝑛×𝑑𝑘
11.
3. Pyraformer ©2022 ARISE
analytics Reserved. 1 自己紹介 2 論文概要紹介 3 Transformerのおさらい 4 Pyraformer
12.
PYRAFORMER ©2022 ARISE analytics
Reserved. 11
13.
PYRAFORMER ©2022 ARISE analytics
Reserved. 12 PAM (Pyramidal Attention Module) Pyraformerのコアモジュールで複数解像度の時系列のデータを含む𝐶分木を入力として受け取ってAttentionを計算 ピラミッド内のあるノードの 上下左右のノードを凝集し てAttentionするイメージ Denotes: 𝑛𝑙 𝑠 : 𝑙−th node at scale 𝑠 𝐶: number of children 𝑠 = 1 … 𝑆: scale from bottom to top
14.
PYRAFORMER ©2022 ARISE analytics
Reserved. 13 CSCM (Coarser-scale construction module) 入力の時系列データからConvolutionを組み合わせて 𝐶 分木構造を生成するモジュール 𝐵 : 𝑏𝑎𝑡𝑐ℎ 𝑠𝑖𝑧𝑒 𝐷 : 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 𝑎 𝑛𝑜𝑑𝑒 ⇩ 長さ𝐿/𝐶𝑠 の時系列データ 下から上に向 かって解像度を 下げていきます
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Reserved. 14 実験設定と実験結果 Wind,App Flow,Electricity,ETTの4つのデータセットを使って評価を実施 評価指標はNRMSE(Normalized RMSE)とND(Normalized Deviation) 比較対象のモデルとしてFull-Attention,LogTrans,Reformer,ETC,Longformerを実験
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Reserved. 15 実験設定と実験結果 Pytransformerが軒並み既存手法 の精度を上回っている 既存手法に比べて,𝐶分木のグラフ 構造が時系列の情報をうまくとらえて いることが示唆される PytransformerはQ-Kのペア数が最 も少ない ⇨ 計算速度とメモリ効率が良い CSCMの影響でパラメータ数に関して はPytransformerが少し多くなってい るが,一方でモデルはとても軽量
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Reserved. 16 実験設定と実験結果
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