Mar, 2019

时间序列分类的深度神经网络集成

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TL;DR本文介绍如何在时序分类任务中使用神经网络集成算法，实现与当前最先进的基于非深度学习算法的分类器媲美的性能，并且首次达到了比 COTE 分类器更好的表现。
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发现论文，激发创造
  • 时间序列分类的深度学习综述

    本文通过一个基于深度神经网络结构的实证研究，介绍最新的深度学习算法在时间序列分类方面的最新状态，以及给出了一个自由开放的深度学习框架，并在 97 个时间序列数据集上进行了 8,730 种模型的训练来达到最全面的时间序列分类问题的深度学习算法的研究。

    Sep, 2018

  • 时间序列分类的多尺度卷积神经网络

    提出了一种基于多尺度卷积神经网络的时间序列分类模型，该模型将特征提取和分类集成在一个框架中，具有较高的准确性和计算效率，并在大量基准数据集上进行了全面的实证评估，取得了优于其他先进方法的性能。

    Mar, 2016

  • InceptionTime：时间序列分类中的 AlexNet 探索

    本文介绍了 InceptionTime，这是一种深度卷积神经网络模型，能够取得和现有算法一样的准确性，且具有更好的可伸缩性，使其在时间序列分类方面的研究中得到了广泛的应用。

    Sep, 2019

  • 时间序列分类的迁移学习

    本文探讨了如何将深度卷积神经网络用于时间序列分类任务，并提出了一种新的动态时间规整方法来指导迁移学习中的源数据集选择，结果表明迁移学习可以提高模型的准确性。

    Nov, 2018

  • TimeNet: 面向时序分类的预训练深度循环神经网络

    TimeNet 是一个基于循环神经网络的深度非监督学习模型，使用序列到序列模型从多个时间序列中提取特征，可用作时间序列的通用特征提取器，并且通过实验证明，使用 TimeNet 特征提取器训练的分类器能够显著提高分类效果。

    Jun, 2017

  • 大规模时间序列数据的快速分类

    时间序列分类是时间序列挖掘中最重要的任务之一，本论文介绍了一种以效率为主要目标的新方法，通过简化时间序列的表示和考虑部分值的距离度量，实现对大型时间序列数据集的高效分类。实验结果表明，与其他高效方法相比，该方法不仅平均速度快 4 倍，而且在分类准确性上更为优越。

    Dec, 2023

  • 面向相似度感知的时间序列分类

    提出了 Similarity-Aware Time-Series Classification (SimTSC) 框架，使用图神经网络建模时间序列的相似度信息，并结合深度学习模型实现时序分类。使用 ResNet 作为主干网络和 Dynamic Time Warping 作为相似度度量，在多个数据集上进行了广泛的实验，证明了该方法的有效性。

    Jan, 2022

  • 使用 Loss 集合扩展神经网络的文本分类模型

    本文提出了一种基于集成技术的神经网络扩展，该神经网络具有集成损失函数用于文本分类并通过神经网络的梯度传播优化方法调整每个弱损失函数的权重，在多个数据集和不同程度的标签噪声下，与其他方法相比表现更好，具有较强的抗噪声能力。

    Nov, 2017

  • 深度卷积神经网络的集成方法在图像分类中的相对性能

    该研究通过探究多种集成方法，包括超级学习器等，运用人工神经网络在图像识别任务中进行设计多个实验，并进一步研究了神经网络的过度自信现象及其对集成方法的影响，并在所有实验中发现超级学习器是表现最佳的集成方法。

    Apr, 2017

  • 智能制造系统中的时间序列分类：最新机器学习算法的实验评估

    本研究旨在评估制造业和工业环境中时序分类任务的 SoTA ML 和 DL 算法的性能。实验表明，ResNet、DrCIF、InceptionTime 和 ARSENAL 是性能最好的算法，其在 22 个制造业时序分类数据集上的平均准确率超过 96.6％。这些发现突显了卷积内核在捕捉时间序列数据中的时序特征方面的鲁棒性、效率、可扩展性和有效性。此外，LSTM、BiLSTM 和 TS-LSTM 算法在利用循环神经网络结构捕捉时间序列数据中的特征方面也值得肯定。

    Oct, 2023