Vi presenterar en allmän ram för klassificering av glesa och oregelbundet utvalda tidsserier. Egenskaperna hos sådana tidsserier kan leda till stor osäkerhet om värdena för de underliggande temporalprocesserna, samtidigt som datan blir svår att hantera med hjälp av standardklassificeringsmetoder som antar fasta dimensionella funktionsrymder. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi en osäkerhetsmedveten klassificeringsram baserad på ett särskilt beräkningsskikt som vi kallar den Gaussiska processadaptern som kan ansluta oregelbundet provade tidsseriedata till någon svart-box klassifier lärbar med lutning nedstigning. Vi visar hur man skala upp de nödvändiga beräkningarna baserat på att kombinera den strukturerade kärnan interpolation ram och Lanczos approximationsmetod, och hur man discriminativt träna Gaussian process adapter i kombination med ett antal classifiers end-to-end med backpropagation.
Till exempel föreslog Li och Marlin Ref en ram för klassificering av (univariat) oregelbundet provtagna tidsserier med GP.
A scalable end-to-end Gaussian process adapter for irregularly sampled time series classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}