Abstract-fullständiga konvolutionella neurala nätverk (FCN) har visat sig uppnå state-of-the-art prestanda på uppgiften att klassificera tidsseriesekvenser. Vi föreslår en förstärkning av helt konvolutionella nätverk med långtidsminne recidiverande neurala nätverk (LSTM RNN) sub-moduler för tidsserieklassificering. Våra föreslagna modeller förbättrar avsevärt prestandan hos fullt konvolutionella nätverk med en nominell ökning av modellstorleken och kräver minimal förbehandling av datasetet. Det föreslagna långsiktiga korttidsminnet Fullt konvolutionellt nätverk (LSTM-FCN) uppnår toppmodern prestanda jämfört med andra. Vi undersöker också användningen av uppmärksamhetsmekanism för att förbättra tidsserieklassificeringen med Uppmärksamhet Långsiktig Memory Fully Convolutional Network (ALSTM-FCN). Med hjälp av uppmärksamhetsmekanismen kan man visualisera beslutsprocessen i LSTM-cellen. Dessutom föreslår vi finjustering som en metod för att förbättra prestandan hos utbildade modeller. En övergripande analys av vår modells prestanda tillhandahålls och jämförs med andra tekniker.
Modellen använde en helt konvolutionell lång kortfristig minne (LSTM) som klassificerar tidsserien mycket effektivt REF.
LSTM Fully Convolutional Networks for Time Series Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}