[논문 리뷰] ContiFormer: Continuous-Time Transformer for Irregular Time Series Modeling

Yuqi Chen, Kan Ren외 4명|arXiv (Cornell University)|2024. 02. 16.

Neural Networks and Applications인용 수 19

한 줄 요약

ContiFormer는 주의 메커니즘에 Neural ODE 다이내믹스를 통합하여 불규칙 시계열을 모델링하는 연속시간 변환기를 도입하며, 연속시간 표현과 병렬 가능 연산을 가능하게 한다.

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/.

연구 동기 및 목표

• 관측값이 고르게 샘플링되지 않는 불규칙하고 연속적으로 진화하는 시계열의 모델링을 동기화한다.
• 주목(attention)을 연속시간 도메인에서 작동하도록 확장하는 연속시간 Transformer를 제안한다.
• ContiFormer가 일반적인 Transformer 변형들을 특수한 경우로 포괄함을 보이는 이론적 분석을 제공한다.
• 불규칙 시계열의 보간, 분류 및 예측 작업에서 강력한 성능을 입증한다.

제안 방법

• 각 관측에 대한 잠재 궤적을 정의하고 dot-product attention을 연속 시간으로 확장한다.
• 잠재 궤적을 정의하기 위해 상미분방정식(ODE)을 사용하고 질의에 대해 연속시간 보간을 적용한다.
• 시간 간격에 걸친 연속적 내적을 사용하는 연속시간 다중헤드 어텐션(CT-MHA)을 개발한다.
• 정규화와 잔차 연결이 있는 ContiFormer 계층에 CT-MHA를 통합하여 샘플링 체계를 통해 스택 가능하게 한다.
• 연속 역학을 다루면서도 Transformer와 유사한 병렬성을 유지하기 위한 재매개변화 및 ODE 기반 적분을 제공한다.

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

실험 결과

연구 질문

• RQ1 불규칙한 시계열에서 주의 메커니즘을 연속 시간으로 작동하도록 확장하려면 어떻게 해야 하나?
• RQ2 Transformer 기반 모델이 이산 시간 또는 Neural ODE 기반 접근법보다 연속 시간 다이내믹스를 더 효과적으로 포착할 수 있는가?
• RQ3 불규칙 시계열에 대해 기존의 Transformer 변형들과 비교한 ContiFormer의 표현력은 어느 정도인가?
• RQ4 불규칙 샘플링에서 보간, 분류 및 이벤트 예측 작업에서 ContiFormer의 성능은 어떠한가?

주요 결과

• ContiFormer은 합성 및 실제 데이터 세트에서 불규칙 시계열의 연속시간 다이내믹스를 우수하게 모델링한다.
• 이 모델은 RNN, Neural ODE, SSM 및 주의 기반 계열의 기준선과 비교하여 강력한 보간, 외삽, 분류 및 이벤트 예측 성능을 보인다.
• 이론적 분석은 많은 Transformer 변형들이 ContiFormer 내의 특수한 경우로 간주될 수 있음을 보여주며, 넓은 표현력을 강조한다.
• 실험적 결과는 ContiFormer가 연속 다이내믹스를 모델링하면서도 장거리 정보를 보존하고 병렬 가능 연산을 유지함을 시사한다.

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