Abstrakt. I många verkliga tillämpningar, t.ex. taligenkänning eller vilofasklassificering, samlas data in under tidens gång och utgör en tidsserie. Time-Series innehåller ofta temporal beroenden som orsakar två annars identiska tidpunkter att tillhöra olika klasser eller förutsäga olika beteende. Denna egenskap ökar i allmänhet svårigheten att analysera dem. Befintliga tekniker var ofta beroende av handgjorda funktioner som var dyra att skapa och krävde expertkunskap inom området. Med tillkomsten av Deep Learning har nya modeller för oövervakad inlärning av funktioner för Time-serie analys och prognos utvecklats. En sådan ny utveckling är ämnet för detta dokument: en översyn av de viktigaste Deep Learning teknikerna presenteras, och vissa tillämpningar på Time-Series analys är sammanfattade. Resultaten gör det tydligt att Deep Learning har mycket att bidra med till fältet.
Ref ) gjorde en översyn av metoder för djupinlärning för analys av tidsserier.
Deep Learning for Time-Series Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}