Abstract-We present a new model for multivariate time-series classification, som kallas den dolda enhetslogistiska modellen (HULM), som använder binära stokastiska dolda enheter för att modellera latent struktur i data. De dolda enheterna är anslutna i en kedja struktur som modellerar temporal beroenden i data. Jämfört med tidigare modeller för tidsserieklassificering såsom det dolda villkorade slumpmässiga fältet kan vår modell modellera mycket komplexa beslutsgränser, eftersom antalet latenta tillstånd ökar exponentiellt med antalet dolda enheter. Vi demonstrerar den starka prestandan hos vår modell i experiment på en mängd olika (datorseende) uppgifter, inklusive handskriven karaktärsigenkänning, taligenkänning, ansiktsuttryck och handlingsigenkänning. Vi presenterar också ett toppmodernt system för upptäckt av ansiktsaktivitetsenheter baserat på HULM.
På samma sätt använder den dolda enhetslogistiska modellen (HULM) REF binära stokastiska dolda enheter för att representera de exponentiella dolda tillstånden för att modellera mer komplexa latenta beslutsgränser.
Multivariate Time-Series Classification Using the Hidden-Unit Logistic Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}