Klassificeringen av multivariata tidsserier (MTS) har hanterats med ett stort antal olika metoder och tillämpats på ett brett spektrum av scenarier. Bland de befintliga metoder, reservoar computing (RC) tekniker, som genomför ett fast och högdimensionellt återkommande nätverk för att bearbeta sekventiella data, är beräkningseffektiva verktyg för att generera en vektoriell, fast storlek representation av MTS som kan vidare behandlas av standard klassificerare. Trots sin oöverträffade träningshastighet lyckas MTS-klassificerare baserade på en standard RC-arkitektur inte uppnå samma noggrannhet hos andra klassiatorer, t.ex. de som utnyttjar fullt upplärbara återkommande nätverk. I detta dokument introducerar vi reservoarmodellen utrymme, en RC metod för att lära vektoriska representationer av MTS på ett oövervakat sätt. Varje MTS är kodad inom parametrarna för en linjär modell tränad för att förutsäga en lågdimensionell inbäddning av reservoardynamiken. Vår modellutrymme ger en kraftfull representation av MTS och, tack vare en mellandimensionell reduceringsprocedur, uppnår beräkningsprestanda jämförbar med andra RC-metoder. Som ett andra bidrag föreslår vi ett modulärt RC-ramverk för MTS-klassificering, med tillhörande open source Python-bibliotek. Genom att kombinera de olika modulerna är det möjligt att sömlöst implementera avancerade RC-arkitekturer, inklusive vår föreslagna oövervakade representation, dubbelriktade reservoarer, och icke-linjära avläsningar, såsom djupa neurala nätverk med både fasta och flexibla aktiveringsfunktioner. Flera RC-arkitekturer som genomförs med det föreslagna ramverket jämförs med andra MTS-klassificeringar, inklusive toppmoderna återkommande nätverk och tidsseriekärnor. Resultat som erhållits på riktmärken och verkliga MTS-datauppsättningar visar att RC-klassificeringarna är dramatiskt snabbare och, när de genomförs med hjälp av vår föreslagna representation, också uppnå överlägsen klassificeringsnoggrannhet.
Reservoir computing REF ) föreslås baserat på återkommande neurala nätverk för att lära sig representationen för multivariat tidsserie klassificering.
Reservoir computing approaches for representation and classification of multivariate time series
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}