Sammanfattning Vi föreslår grafbaserad förutsägbar funktionsanalys (GFA), en ny metod för oövervakad inlärning av förutsägbara funktioner från högdimensionella tidsserier, där hög förutsägbarhet förstås mycket generiskt som låg varians i fördelningen av nästa datapunkt med tanke på de tidigare. Vi visar hur detta mått på förutsägbarhet kan förstås i termer av diagram inbäddande samt hur det relaterar till informations-teoretiska mått av prediktiv information i speciella fall. Vi bekräftar effektiviteten av GPFA på olika datauppsättningar, jämföra den med tre befintliga algoritmer med liknande mål-nämligen långsam funktionsanalys, prognostiserad komponentanalys, och förutsägbar funktionsanalys-till vilken GPFA visar mycket konkurrenskraftiga resultat.
Graph-based Predictable Feature Analysis (GPFA) Ref analyserar fördelningen av dataprover från tidigare prover.
Graph-based predictable feature analysis
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}