Tidsserieklassificering (TSC) är ett viktigt och utmanande problem inom datautvinning. Med ökningen av tidsseriens datatillgänglighet har hundratals TSC-algoritmer föreslagits. Bland dessa metoder har endast ett fåtal övervägt Deep Neural Networks (DNN) för att utföra denna uppgift. Detta är förvånande eftersom djupt lärande har sett mycket framgångsrika tillämpningar under de senaste åren. DNN har verkligen revolutionerat området datorseende, särskilt med tillkomsten av nya djupare arkitekturer som Residual and Convolutional Neural Networks. Förutom bilder kan sekventiella data som text och ljud också behandlas med DNN för att nå toppmodern prestanda för dokumentklassificering och taligenkänning. I den här artikeln studerar vi den aktuella toppmoderna prestandan hos djuplärande algoritmer för TSC genom att presentera en empirisk studie av de senaste DNN-arkitekturerna för TSC. Vi ger en översikt över de mest framgångsrika djuplärande applikationerna inom olika tidsseriedomäner under en enhetlig taxonomi av DNN för TSC. Vi tillhandahåller också ett ramverk för djupinlärning med öppen källkod till TSC-gemenskapen där vi implementerade var och en av de jämförda metoderna och utvärderade dem på ett univariat TSC-riktmärke (UCR/UEA-arkivet) och 12 multivariata tidsseriedatauppsättningar. Genom att träna 8730 djuplärande modeller på 97 tidsseriedatauppsättningar, föreslår vi den mest uttömmande studien av DNNs för TSC hittills.
En genomgång av djupinlärning för tidsserieklassificeringen görs i REF.
Deep learning for time series classification: a review
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}