We consider novelty detection in time series with unknown and nonparametric probability structures. A deep learning approach is proposed to causally extract an innovations sequence consisting of novelty samples statistically independent of all past samples of the time series. A novelty detection algorithm is developed for the online detection of novel changes in the probability structure in the innovations sequence. A minimax optimality under a Bayes risk measure is established for the proposed novelty detection method, and its robustness and efficacy are demonstrated in experiments using real and synthetic datasets.


翻译:我们考虑的是具有未知和非参数概率结构的时间序列中的新发现。我们建议了一种深层次的学习方法,以因果提取创新序列,其中包括在统计上独立于所有过去的时间序列样本的新颖样本。我们开发了一种新的检测算法,以在线检测创新序列中概率结构的新变化。为拟议的新颖检测方法确定了一种在贝耶斯风险度度下的微小最大最佳度,并在使用真实和合成数据集的实验中展示了该方法的坚固性和有效性。

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