paper satellite interview

Các phương pháp nén dữ liệu time series phổ biến

Posted by Hao Do on October 5, 2023

Các phương pháp nén dữ liệu time series phổ biến

A few methods to compress time series data of packet data using DL

  • Autoencoders - Autoencoders are a type of neural network that are trained to encode the input into a lower-dimensional representation and then decode it back to reconstruct the original input. They can learn efficient data encodings and have been used for time series compression. The encoder part compresses the input data into a compact latent space and the decoder reconstructs the original data from the compressed representation.

  • Recurrent neural networks (RNNs) - RNNs like LSTMs and GRUs can learn temporal dependencies in time series data. The internal state of the RNN acts as a compact summary of the history that can be used to reconstruct the original sequence. So RNNs can be trained in an autoencoder setup for time series compression.

  • Convolutional neural networks (CNNs) - 1D CNNs can extract local correlations and patterns in time series data. Pooling layers in a CNN architecture can reduce the dimensionality of the input time series. So CNNs with pooling layers can be used to get a compressed representation of time series.

  • Sequence to sequence models - Encoder-decoder sequence to sequence models like LSTMs can map input time series to a fixed dimensional latent representation in the encoder LSTM and then reconstruct the original series from the code in the decoder LSTM. This approach has shown promising results for time series compression.

  • Variational autoencoders (VAEs) - VAEs are a form of autoencoders that impose a prior distribution on the latent code space. The encoder outputs probabilistic encodings rather than fixed encodings. This allows smooth interpolation and manipulation of the latent space, which can be useful for compression and reconstruction of time series.

The overall idea is to train deep neural networks that can effectively encode time series data into lower dimensional representations in the bottleneck layers and decompress them back with minimal loss. The compressed representations can reduce storage requirements and transmission bandwidth for time series data.

Using deep learning for compressing time series data

including packet data, can be effective. Here are some methods and architectures you can consider:

  1. Autoencoders:

    • Standard Autoencoders: Train a neural network to learn a compressed representation of the input data. The encoder network compresses the data, and the decoder network attempts to reconstruct the original data from the compressed representation.

    • Variational Autoencoders (VAEs): Similar to standard autoencoders but add a probabilistic component. VAEs provide a more structured latent space and allow for generating new samples.

  2. Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM):

    • Use RNNs or LSTMs to model sequential data. These networks can capture temporal dependencies in the data which may be crucial for compression.

  3. Convolutional Neural Networks (CNNs):

    • Apply 1D or 2D CNNs for extracting features from the time series data. CNNs are particularly effective for grid-like data (e.g., images) but can also be applied to time series.

  4. Sequence-to-Sequence Models:

    • Utilize architectures like Encoder-Decoder models to process sequences of data. This can be adapted for compression tasks.

  5. WaveNet:

    • WaveNet is a deep generative model designed for time series data. It can be used to model and generate compressed representations of time series data.

  6. Gated Recurrent Units (GRUs):

    • Similar to LSTMs, GRUs are another type of recurrent neural network that can be used to model temporal dependencies in time series data.

  7. Transformers:

    • Transformers have been highly successful in natural language processing tasks, but they can also be adapted for time series data compression.

  8. GANs (Generative Adversarial Networks):

    • GANs consist of a generator and a discriminator. The generator learns to create compressed representations of the data, while the discriminator tries to distinguish between the original and generated data.

  9. Deep Variational Information Bottleneck:

    • This is an extension of VAEs that focuses on maximizing the mutual information between the compressed representation and the original data.

  10. Deep Generative Models (e.g., PixelCNN, PixelRNN):

    • These models are designed to generate high-dimensional data and can be adapted for compression tasks.

Phương pháp nén time series

(hoặc dữ liệu chuỗi thời gian) là quá trình giảm thiểu kích thước của dữ liệu chuỗi thời gian mà vẫn giữ lại thông tin quan trọng để tái tạo lại chuỗi ban đầu. Điều này có thể được thực hiện bằng cách áp dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, tùy thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu của việc nén.

Dưới đây là một số phương pháp nén time series phổ biến:

  1. Delta Encoding: Lưu trữ sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu liên tiếp thay vì giá trị thực tế của chúng. Điều này đặc biệt hiệu quả khi dữ liệu thay đổi chậm.

  2. Run-Length Encoding (RLE): Thay thế các chuỗi giá trị giống nhau bằng một ký hiệu và số lượng lặp lại. Ví dụ, “AAAAABBBCCC” sẽ được mã hóa thành “5A3B3C”.

  3. Discrete Fourier Transform (DFT): Biểu diễn chuỗi thời gian dưới dạng các thành phần tần số. Chỉ giữ lại các tần số quan trọng nhất.

  4. Wavelet Transform: Biến đổi chuỗi thời gian thành các hệ số trong miền sóng biển, cho phép loại bỏ các hệ số ít quan trọng hơn.

  5. Piecewise Aggregate Approximation (PAA): Chia chuỗi thời gian thành các phân đoạn và thay thế mỗi phân đoạn bằng giá trị trung bình của nó.

  6. Autoencoders: Mô hình học sâu học cách biểu diễn dữ liệu dưới dạng một không gian có số chiều thấp hơn. Một phần mạng học cách mã hóa dữ liệu, phần còn lại học cách giải mã.

  7. Quantization: Ánh xạ một phạm vi giá trị liên tục thành một tập hợp nhỏ các giá trị rời rạc.

  8. Principal Component Analysis (PCA): Giảm số lượng chiều của dữ liệu bằng cách tìm các thành phần chính quan trọng nhất.

  9. Symbolic Aggregate Approximation (SAX): Biến đổi chuỗi thời gian thành một chuỗi các biểu tượng hoặc ký hiệu.

Phương pháp nén time series

là các phương pháp nhằm nén các chuỗi dữ liệu thời gian (time series) để giảm kích thước lưu trữ và băng thông truyền tải mà vẫn giữ lại được các thông tin quan trọng.

Một số phương pháp nén time series phổ biến:

  • Sử dụng autoencoder - mạng nơ-ron được huấn luyện để nén dữ liệu vào không gian laten thấp hơn rồi giải nén lại gần với dữ liệu gốc. Phần encoder thực hiện nén dữ liệu, phần decoder giải nén dữ liệu.

  • Sử dụng RNN (LSTM, GRU) - các mạng RNN có thể học các phụ thuộc thời gian trong dữ liệu, trạng thái ẩn của RNN đóng vai trò nén dữ liệu.

  • Sử dụng CNN 1D - các tầng pooling trong CNN giúp giảm chiều dữ liệu thời gian.

  • Sử dụng mô hình Sequence to Sequence - encoder LSTM ánh xạ chuỗi vào không gian laten cố định, decoder LSTM giải nén tái tạo lại chuỗi.

  • Sử dụng Variational Autoencoder (VAE) - VAE cho phép nén dữ liệu theo cách xác suất, tạo ra không gian laten mượt hơn.

The method of compressing time series data

is the process of reducing the size of time series data while retaining important information to reconstruct the original sequence. This can be achieved by applying various techniques, depending on the characteristics of the data and the compression goals.

Here are some common methods for compressing time series data:

  1. Delta Encoding: Store the differences between consecutive data points instead of the actual values. This is particularly effective when the data changes slowly.

  2. Run-Length Encoding (RLE): Replace sequences of the same data point with a single count and the data value. For example, “AAAAABBBCCC” would be encoded as “5A3B3C”.

  3. Discrete Fourier Transform (DFT): Represent the time series in terms of its frequency components. Keep only the most significant frequencies.

  4. Wavelet Transform: Transform the time series into a set of coefficients in the wavelet domain, allowing for the removal of less significant coefficients.

  5. Piecewise Aggregate Approximation (PAA): Divide the time series into segments and replace each segment with its mean value.

  6. Autoencoders: Learn a compressed representation of the data in a lower-dimensional space. One part of the network learns how to encode the data, and the other part learns how to decode it.

  7. Quantization: Map a range of continuous values to a smaller set of discrete values.

  8. Principal Component Analysis (PCA): Reduce the number of dimensions in the data by finding the most important principal components.

  9. Symbolic Aggregate Approximation (SAX): Transform the time series into a sequence of symbols or signs.

Ref

Internet

Hết.

CATALOG
    FEATURED TAGS
    Python paper diffusion federated satellite algorithm structure Math python review Neural Network task Matplotlib pytorch Gradient gnn interview network Convolution Docker GPT Latex answer fine tuning forward AE AutoEncoder CNN ESP32 LORA Pandas Paper Presentation Read paper Slide Thread Trick slide Write paper acm clean deep learning digital fft heurictics icpc implemented neural ocr pipeline research simulation tinyml transformer twin
    LINKS