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拟合_魏俊_加州大学伯克利_限制波尔兹曼机_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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的框架,用于将时间序列编码为不同类型的图像,即Gramian角求和/差分场(GASF / GADF)和Markov Transition Fields(MTF)。这使得可以将计算机视觉技术用于时间序列分类和归因。我们在20个标准数据集上使用了平铺卷积神经网络(tiled CNN),以从单个GASF-GADF-MTF图像和复合GASF-GADF-MTF图像中学习高级特征。与当前的最佳时间序列分类方法中的九种相比,我们的方法获得了极具竞争力的结果。受GASF在0/1缩放后的数据上的双射特性的启发,我们在4个标准和1个合成化合物数据集的GASF图像上训练了降噪自动编码器(DA)。与使用原始数据相比,测试数据的估算MSE降低了12.18%-48.02%。对通过平铺的CNN和DA学习的功能和权重进行的分析说明了该方法起作用的原因。 典型的降维方法专注于直接减少随机变量的数量,同时保留数据中的最大变化。在本文中,我们考虑了二元多元分布参数空间中的降维。我们提出了一个一般的“以信息为先”(CIF)原则,以最大程度地保留带有可信估计的参数,并排除不可靠或嘈杂的参数。形式上,参数的置信度可以通过其Fi
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