[論文レビュー] ContiFormer: Continuous-Time Transformer for Irregular Time Series Modeling

Yuqi Chen, Kan Ren+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 16, 2024

Neural Networks and Applications被引用数 19

ひとこと要約

ContiFormerは、注意機構に Neural ODE ダイナミクスを統合することで不規則な時系列を連続時間のTransformerでモデル化し、連続時間表現と並列計算を可能にします。

ABSTRACT

Modeling continuous-time dynamics on irregular time series is critical to account for data evolution and correlations that occur continuously. Traditional methods including recurrent neural networks or Transformer models leverage inductive bias via powerful neural architectures to capture complex patterns. However, due to their discrete characteristic, they have limitations in generalizing to continuous-time data paradigms. Though neural ordinary differential equations (Neural ODEs) and their variants have shown promising results in dealing with irregular time series, they often fail to capture the intricate correlations within these sequences. It is challenging yet demanding to concurrently model the relationship between input data points and capture the dynamic changes of the continuous-time system. To tackle this problem, we propose ContiFormer that extends the relation modeling of vanilla Transformer to the continuous-time domain, which explicitly incorporates the modeling abilities of continuous dynamics of Neural ODEs with the attention mechanism of Transformers. We mathematically characterize the expressive power of ContiFormer and illustrate that, by curated designs of function hypothesis, many Transformer variants specialized in irregular time series modeling can be covered as a special case of ContiFormer. A wide range of experiments on both synthetic and real-world datasets have illustrated the superior modeling capacities and prediction performance of ContiFormer on irregular time series data. The project link is https://seqml.github.io/contiformer/.

研究の動機と目的

• 不均一にサンプリングされる観測値がある、不規則で連続的に進化する時系列のモデリングを動機づける。
• 注意機構を連続時間領域で動作させる連続時間Transformerを提案する。
• ContiFormerがバニラTransformerの派生形を特別なケースとして包含することを理論的に分析する。
• 不規則な時系列の補間、分類、予測タスクで高い性能を示す。

提案手法

• 各観測の潜在軌跡を定義し、ドット積注意を連続時間に拡張する。
• 潜在軌跡を定義するために常微分方程式を用い、クエリの連続時間補間を行う。
• 時問区間上の連続内積を用いる連続時間マルチヘッド注意（CT-MHA）を開発する。
• 正規化と残差接続を備えたContiFormer層にCT-MHAを組み込み、サンプリングスキームを介した積み重ねを可能にする。
• 連続ダイナミクスを扱いながら、Transformer風の並列性を保つよう再パラメータ化とODEベースの積分を提供する。

Figure 1: Architecture of the ContiFormer layer. ContiFormer takes an irregular time series and its corresponding sampled time points as input. Queries, keys, and values are obtained in continuous-time form. The attention mechanism (CT-MHA) performs a scaled inner product in a continuous-time manner

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不規則な時系列に対して注意機構を連続時間で動作させるにはどう拡張できるか？
• RQ2 Transformerベースのモデルは、離散時間や Neural ODE ベースのアプローチよりも連続時間ダイナミクスを効果的に捉えられるか？
• RQ3 不規則な時系列に対する既存のTransformer派生と比べたContiFormerの表現力はどれくらいか？
• RQ4 不規則なサンプリングでの補間、分類、イベント予測タスクにおけるContiFormerの性能はどうか？

主な発見

• ContiFormerは合成データと実世界データセットの両方で、不規則な時系列の連同時間ダイナミクスの卓越したモデル化を達成する。
• The model demonstrates strong interpolation, extrapolation, classification, and event-prediction performance compared to baselines from RNN, Neural ODE, SSM, and attention-based families.
• Theoretical analysis shows many Transformer variants can be viewed as special cases within ContiFormer, highlighting broad representation power.
• Empirical results indicate ContiFormer preserves long-range information and maintains parallelizable computation while modeling continuous dynamics.

Figure 2: Interpolation and extrapolation of spirals with irregularly-samples time points by Transformer, Neural ODE, and our model.