Analyzing Deep Transformer Models for Time Series Forecasting via Manifold Learning

要約

Transformer モデルは、自然言語処理やコンピューター ビジョンなどのさまざまな分野で常に目覚ましい成果を上げてきました。
しかし、これらのモデルをより深く理解するための継続的な研究努力にもかかわらず、この分野は依然として包括的な理解に欠けています。
これは、分析と理解の作業が比較的限定されている詳細な時系列予測手法に特に当てはまります。
時系列データは、画像やテキスト情報とは異なり、解釈や分析がより困難になる場合があります。
これに対処するために、時系列予測モデルの潜在表現が低次元多様体の隣にあると仮定して、多様体学習の観点から問題にアプローチします。
私たちの研究では、固有次元や主曲率など、これらの潜在データ多様体の幾何学的特徴の分析に焦点を当てています。
私たちの調査結果から、ディープトランスフォーマーモデルは層全体で同様の幾何学的挙動を示し、これらの幾何学的特徴はモデルのパフォーマンスと相関していることが明らかになりました。
さらに、トレーニングされていないモデルは最初は異なる構造を持っていますが、トレーニング中に急速に収束することがわかります。
幾何学的解析と微分可能なツールを活用することで、新しく改良されたディープ予測ニューラル ネットワークを設計できる可能性があります。
このアプローチは既存の解析研究を補完し、時系列予測の文脈における変圧器モデルのより深い理解に貢献します。
コードは https://github.com/azencot-group/GATLM で公開されています。

要約(オリジナル)

Transformer models have consistently achieved remarkable results in various domains such as natural language processing and computer vision. However, despite ongoing research efforts to better understand these models, the field still lacks a comprehensive understanding. This is particularly true for deep time series forecasting methods, where analysis and understanding work is relatively limited. Time series data, unlike image and text information, can be more challenging to interpret and analyze. To address this, we approach the problem from a manifold learning perspective, assuming that the latent representations of time series forecasting models lie next to a low-dimensional manifold. In our study, we focus on analyzing the geometric features of these latent data manifolds, including intrinsic dimension and principal curvatures. Our findings reveal that deep transformer models exhibit similar geometric behavior across layers, and these geometric features are correlated with model performance. Additionally, we observe that untrained models initially have different structures, but they rapidly converge during training. By leveraging our geometric analysis and differentiable tools, we can potentially design new and improved deep forecasting neural networks. This approach complements existing analysis studies and contributes to a better understanding of transformer models in the context of time series forecasting. Code is released at https://github.com/azencot-group/GATLM.

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