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.
År 2019, Fazle Karim m.fl. Föreslog att de befintliga enhetliga tidsserieklassificeringsmodellerna, LSTM-FCN och ALSTM-FCN, skulle omvandlas till en multivariat tidsserieklassificeringsmodell genom att det fullständiga konvolutionsblocket utökas med ett tryck-och-exciteringsblock för att ytterligare förbättra noggrannheten REF.
Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}