阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导,与浙江大学合作的论文《Learning Multi-Pattern Normalities in the Frequency Domain for Efficient Time Series Anomaly Detection》被ICDE2024收录,该论文解决了云服务环境中不同服务存在不同正常模式,而传统神经网络一个训练好的模型只能较好捕捉一种或少数几种正常模式的问题,该论文提出的方法可以使用一个统一模型对不同服务进行检测,就达到比为每一个服务定制一个模型的SOTA方法更好的效果。
阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导,与华东师范大学数据科学与工程学院合作的论文《Pathformer: Multi-Scale Transformers With Adaptive Pathways For Time Series Forecasting》被ICLR 2024接收,该论文提出了基于Pathways架构的自适应多尺度时间序列预测模型Pathformer,它从时间分辨率和时间距离角度进行多尺度时序建模,同时进一步提出自适应Pathways来动态调整多尺度建模过程,基于两者,Pathformer在阿里云数据集和公开数据集上取得SOTA预测效果,并展现出不错的泛化性和迁移性。
《Explaining Time Series via Contrastive and Locally Sparse Perturbations》被机器学习领域顶会ICLR 2024接收。该论文提出了一种创新的基于扰动技术的时间序列解释框架ContraLSP,该框架主要包含一个学习反事实扰动的目标函数和一个平滑条件下稀疏门结构的压缩器。论文在白盒时序预测,黑盒时序分类等仿真数据,和一个真实时序数据集分类任务中进行了实验,ContraLSP在解释性能上超越了SOTA模型,显著提升了时间序列数据解释的质量。
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近日,阿里云人工智能平台PAI与浙江大学吴健、应豪超老师团队合作论文《Arithmetic Feature Interaction is Necessary for Deep Tabular Learning》正式在国际人工智能顶会AAAI-2024上发表。本项工作聚焦于深度表格学习中的一个核心问题:在处理结构化表格数据(tabular data)时,深度模型是否拥有有效的归纳偏差(inductive bias)。