Kolmogorov-Arnold Networks for Time Series: Bridging Predictive Power and Interpretability

要約

Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は、MIT チームによって最近提案された画期的なモデルであり、この分野で変革をもたらす可能性のある革新的なアプローチを表しています。
この革新的なコンセプトは、AI コミュニティ内で急速に世界中の関心を集めています。
コルモゴロフ-アーノルドの表現定理からインスピレーションを得た KAN は、従来の線形重みの代わりにスプラインパラメータ化された一変量関数を利用し、活性化パターンを動的に学習できるようにし、解釈可能性を大幅に高めます。
このペーパーでは、時系列予測への KAN の応用を検討し、T-KAN と MT-KAN という 2 つのバリエーションを提案します。
T-KAN は、時系列内の概念ドリフトを検出するように設計されており、シンボリック回帰を通じて予測と以前のタイム ステップ間の非線形関係を説明できるため、動的に変化する環境でも高度に解釈可能になります。
一方、MT-KAN は、多変量時系列の変数間の複雑な関係を効果的に明らかにして活用することで、予測パフォーマンスを向上させます。
実験ではこれらのアプローチの有効性が検証され、T-KAN と MT-KAN が時系列予測タスクにおいて従来の手法を大幅に上回り、予測精度が向上するだけでなく、モデルの解釈可能性も向上することが実証されました。
この研究は適応予測モデルに新たな道を開き、予測分析における強力で解釈可能なツールとしての KAN の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) is a groundbreaking model recently proposed by the MIT team, representing a revolutionary approach with the potential to be a game-changer in the field. This innovative concept has rapidly garnered worldwide interest within the AI community. Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, KAN utilizes spline-parametrized univariate functions in place of traditional linear weights, enabling them to dynamically learn activation patterns and significantly enhancing interpretability. In this paper, we explore the application of KAN to time series forecasting and propose two variants: T-KAN and MT-KAN. T-KAN is designed to detect concept drift within time series and can explain the nonlinear relationships between predictions and previous time steps through symbolic regression, making it highly interpretable in dynamically changing environments. MT-KAN, on the other hand, improves predictive performance by effectively uncovering and leveraging the complex relationships among variables in multivariate time series. Experiments validate the effectiveness of these approaches, demonstrating that T-KAN and MT-KAN significantly outperform traditional methods in time series forecasting tasks, not only enhancing predictive accuracy but also improving model interpretability. This research opens new avenues for adaptive forecasting models, highlighting the potential of KAN as a powerful and interpretable tool in predictive analytics.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google