Tidsserieklassificering (TSC), problemet med att förutsäga klassetiketter av tidsserier, har funnits i årtionden inom datautvinning och maskininlärning, och fann många viktiga tillämpningar såsom biomedicinsk teknik och klinisk förutsägelse. Det är dock fortfarande en utmaning och saknar klassificeringsnoggrannhet och effektivitet. Traditionella metoder innebär vanligtvis att extrahera diskriminerande egenskaper från den ursprungliga tidsserien med hjälp av dynamisk tidsförvrängning (DTW) eller formlet transformation, baserat på vilken en off-the-shelf klassificerare kan tillämpas. Dessa metoder är ad hoc och separerar funktionens extraktionsdel med klassificeringsdelen, vilket begränsar deras noggrannhetsprestanda. Dessutom, de flesta befintliga metoder misslyckas med att ta hänsyn till det faktum att tidsserier ofta har funktioner på olika tidsskalor. För att ta itu med dessa problem föreslår vi en ny end-to-end neural network-modell, Multi-scale Convolutional Neural Network (MCNN), som innehåller funktionsextraktion och klassificering inom en enda ram. I genomsnitt ett nytt multi-branch skikt och lärbara konvolutionella lager, MCNN extraherar automatiskt funktioner på olika skalor och frekvenser, vilket leder till överlägsen funktion representation. MCNN är också beräkningseffektivt, eftersom det naturligt utnyttjar GPU-data. Vi genomför omfattande empirisk utvärdering med olika befintliga metoder på ett stort antal referensdatauppsättningar, och visar att MCNN avancerar state-of-the-art genom att uppnå överlägsen noggrannhet prestanda än andra ledande metoder.
Det multi-scale convolutional neural network (MCNN) REF som införlivar funktionsklassificering och extraktion i en enda ram föreslogs för att ge överlägsen funktion representation genom att automatiskt extrahera funktioner på olika skalor och frekvenser.
Multi-Scale Convolutional Neural Networks for Time Series Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}