Abstract-Under det senaste årtiondet har en multivariat tidsserieklassificering fått mycket uppmärksamhet. Vi föreslår att man utökar de befintliga enhetliga tidsserieklassificeringsmodellerna LSTM-FCN och ALSTM-FCN med ett tryck- och exciteringsblock för att ytterligare förbättra prestandan. Våra föreslagna modeller överträffar de flesta av toppmoderna modeller samtidigt som de kräver minimal förbehandling. De föreslagna modellerna fungerar effektivt på olika komplexa multivariata tidsserieklassificeringsuppgifter som aktivitetsigenkänning eller åtgärdsigenkänning. Dessutom är de föreslagna modellerna mycket effektiva vid testtidpunkten och tillräckligt små för att användas på minnesbegränsade system.
Karim m.fl. REF utökar befintliga LSTM-FCN och ALSTM-FCN med ett tryck- och exciteringsblock för förbättrad prestanda.
Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}