Analysera multivariat tidsseriedata är viktigt för många applikationer såsom automatiserad kontroll, feldiagnos och anomali upptäckt. En av de viktigaste utmaningarna är att lära sig latenta funktioner automatiskt från dynamisk förändring multivariat ingång. I visuella igenkänningsuppgifter har konvolutionella neurala nätverk (CNN) lyckats lära sig generaliserade funktionsextraktorer med delade parametrar över den rumsliga domänen. När högdimensionella multivariata tidsserier ges blir det dock svårt att utforma en lämplig CNN-modellstruktur eftersom kärnorna kan behöva utökas genom den fulla dimensionen av indatavolymen. För att ta itu med detta problem presenterar vi två strukturinlärningsalgoritmer för djupa CNN-modeller. Våra algoritmer utnyttjar covariansstrukturen över flera tidsserier för att partitionera indatavolym i grupper. Den första algoritmen lär sig gruppen CNN strukturer explicit genom att gruppera enskilda ingångssekvenser. Den andra algoritmen lär sig gruppen CNN strukturer implicit från felet backpropagation. I experiment med två verkliga datauppsättningar visar vi att vår grupp CNN:er överträffar befintliga CNN-baserade regressionsmetoder.
Den viktigaste utmaningen i MTS-problem är att modellera sådana komplexa verkliga data, samt att lära sig latenta funktioner automatiskt från indata korrelerade data REF.
Grouped Convolutional Neural Networks for Multivariate Time Series
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}