A New Timing Error Cost Function for Binary Time Series Prediction
Notice bibliographique
Résumé
The ability to make predictions is central to the artificial intelligence problem. While machine learning algorithms have difficulty in learning to predict events with hundreds of time-step dependencies, animals can learn event timing within tens of trials across a broad spectrum of time scales. This suggests strongly a need for new perspectives on the forecasting problem. This paper focuses on binary time series that can be predicted within some temporal precision. We demonstrate that the sum of squared errors (SSE) calculated at every time step is not appropriate for this problem. Next, we look at the advantages and shortcomings of using a dynamic time warping (DTW) cost function. Then, we propose the squared timing error (STE) that uses DTW on the event space and applies SSE on the timing error instead of at each time step. We evaluate all three cost functions on different types of timing errors, such as phase shift, warping, and missing events, on synthetic and real-world binary time series (heartbeats, finance, and music). The results show that STE provides more information about timing error, is differentiable, and can be computed online efficiently. Finally, we devise a gradient descent algorithm for STE on a simplified recurrent neural network. We then compare the performance of the STE-based algorithm to SSE- and logit-based gradient descent algorithms on the same network architecture. The results in real-world binary time series show that the STE algorithm generally outperforms all the other cost functions considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».