時系列分類における注目仕組みの導入とPythonでの実装 最近の深層学習において、モデルが予測を行う際に最も関連性の高い部分に焦点を当てる注目仕組みは、ニューラルネットワークの理解と応用を革命化しました。特に自然言語処理（NLP）で初めて開発された注目仕組みは、長距離依存の処理に対するRNNsやCNNsの制限を克服する目的で誕生しました。 しかし、注目仕組みの理解に最適な方法は、実はNLPではなく時系列データを使用することでしょう。理由は以下にあります： 文字列の扱い：コンピュータは文字列を直接扱うのではなく、1と0に変換して処理します。したがって、テキストをベクトルに変換するための埋め込み手順は注目仕組みの核心とは直接関係ありません。 多様な応用：注目仕組みはNLPだけでなく、コンピュータビジョン等领域でも活用され得ます。異なる角度から注目仕組みを理解することは有意義です。 効率的な実装：時系列データでは小さなデータセットを作成し、シンプルなCPUでも迅速に実行可能で、高度なGPUには必要ありません。 この記事では、具体的には正規波と徐れ部分を持つ正規波の分類に注目仕組みを適用し、時系列分類の効果を示します。徐れ部分は、波のある位置で振動を取り去り、直線に置き換えたものです。 1. コード設定 まず、プロジェクトで使用するライブラリをインストールします。基本設定はconstants.pyファイルと.jsonファイルに記述されています。主なパラメータには以下のようなものがあります： 正規波と異常波の比率 時系列ステップ数 データセットサイズ 徐れ部分の最小および最大位置と長さ 必要なファイルが準備できたら、次に進みます。 2. データ生成 次の2つの简单的な関数で正規波と徐れ波を生成します。生成したデータはトレーニングとテストに使用されます。 data_utils.py：正規波と徐れ波の生成 data.py：セットアップ情報の受け取り、波形の生成、データの分割 SineWaveTorchDataset：PyTorch用のデータセットの準備 以下に、生成された異常時系列と非異常時系列の例を示します。 3. モデル実装 モデルの実装では、双方向LSTMと注目層を使用します。双方向LSTMは、各時間ステップで過去と未来のコンテクストを捉えることができます。その後、LSTMの出力に直接分類器を適用するのではなく、全シーケンスに対して注目スコアを計算します。これらのスコアは、最終的なコンテキストベクトルを作る際に各時間ステップにどれだけ重みをおくかを決定します。これにより、異常箇所がどこに現れようと、モデルはそれを識別できるようになります。 注目仕組みは、FFNNやCNNが全ての時間ステップに均等な重みを割り振るのに対し、動的に最も関連性の高い部分に焦点を当てます。このようなアプローチは、正規波に突然直線部分が生じるような時系列データに特によく働きます。 4. 実践例 4.1 モデルの訓練 最小限のバックエンドの開発により、以下の単純なコードでモデルを訓練できます。この処理はCPU上でも約5分で完了します。過学習防止のため、early stoppingとtrain/val/test分割を実装しています。 4.2 注目仕組みの表示 正規時系列と異常時系列の注目スコアを以下に示します。 正規時系列の注目スコア： 注目スコアは、フラット部分があると思われるピーク付近に局所的に集中します。 異常時系列の注目スコア： モデルは徐れ部分（直線部分）を認識し、その周辺に注目スコアが高くなることを示します。 4.3 分類性能 以下の指標で高精度を達成しました： Accuracy：0.9775 Precision：0.9855 Recall：0.9685 F1 Score：0.9769 ROC AUC Score：0.9774 混同行列は以下の通り： [[1002 14] [ 31 953]] これにより、注目仕組みが最小限のデータとCPUでも高性能であることが証明されました。 結論 注目仕組みはNLPで初めて開発されましたが、時系列データの異常検知においても大きな力を発揮します。特に異常箇所が不規則に現れる場合において、注目仕組みはその識別に優れた柔軟性を提供します。 今回の実装では、双方向LSTMと注目層を用いることで、モデルはどの部分が分類にとって最も重要であるかを学習し、予測の透明性と解釈可能性も高まりました。最小限のリソースで高速且つ高精度なモデルを構築できたことは、注目仕組みの威力を示す良い例となっています。 業界から的一言 Piero Paialunga氏は、シンシナティ大学航空工学部門のPh.D.候補生であり、AIや機械学習に関する知識をブログやLinkedInで共有しています。詳しい情報や質問は以下のリンクからアクセスできます。 LinkedIn：最新のストーリーを読む GitHub：コードを閲覧 Email：[[email protected]] 以上、時系列分類における注目仕組みの導入とPythonでの実装について、分かりやすく解説しました。ご清-readありがとうございました。