本文提出了一种利用基于形状的表示学习在无监督的多变量时间序列领域中的框架，其中采用了流行的对比学习方式来学习时间序列特定的形状特征，并设计了新的多粒度对比和多尺度对齐的学习目标来实现我们的目标，同时采用数据增强库来提高泛化性能。实验结果表明，我们的方法不仅优于 URL 竞争对手，而且优于专门为下游任务设计的技术。

May, 2023

无监督时间序列数据表示学习方法的文献综述及开放性研究挑战的综合分析，通过统一标准化库对其进行了实证评估，并讨论了实际考虑因素和未来研究方向。

Aug, 2023

通过一种无监督方法，提出了在长度和标签稀疏性方面都很具有可扩展性的编码器，通过时间负采样的三元损失组合将其与基于因果膨胀卷积的编码器结合，用于生成变长时间序列的通用表示，表现出了良好的质量、可转移性和实用性。

Jan, 2019

本研究中，我们利用自监督学习范式 (SSL) 来学习未标记数据的深层次特征表达，提出了一种用于人类活动识别的动态时间规整 (DTW) 算法，强制特征在时间维度上对齐。我们的实验结果显示，该方法对于单一模态和多模态的情况均具有学习稳健特征表达的潜力，并在半监督学习中明显优于监督模型。

Oct, 2022

提出了一种新的基于对比损失的无监督表示学习框架，并通过利用数据增广方案生成新样本来优化损失函数，实现混合样本的预测任务，以利用软目标进行学习。实验结果表明本方法在单变量和多变量时间序列上的表现优于其他表示学习方法，并展示了它对于临床时间序列的传递学习的好处。

Mar, 2022

使用深度学习从时间序列数据中提取隐藏模式和特征的研究现状和未来发展方向的综述。

Jan, 2024

本文提出了一个无监督的框架，实现了时间序列的多粒度表征学习，通过跨粒度变换器将细粒度和粗粒度表征进行关联，引入检索任务作为无监督训练任务来学习时间序列的多粒度表征，并设计了一种新颖的损失函数来通过无监督学习获取综合的多粒度时间序列表征，实验证明该框架相比其他表征学习模型具有显著优势。

Dec, 2023

本文提出了一种基于 transformer 的无监督多元时间序列表示学习框架，可以应用于回归、分类、预测和缺失值插补等下游任务，并通过多项基准数据集的测试实验证明了该方法的优越性和效率。同时表明，与监督学习方法相比，该方法在样本有限、计算加速方面具有明显优势，未标注数据的无监督预训练可以改善模型性能。

Oct, 2020

学习能够适用于各种不同类型下游任务的通用时间序列表示是具有挑战性但有价值的，本研究提出了一种名为 TimesURL 的自监督框架，利用增强方法、负样本构建和损失设计来学习高质量的通用表示，并在 6 个不同的下游任务中达到最先进的性能。

Dec, 2023

无监督预训练及早融合策略的统一多模态无监督表示学习框架（UmURL）旨在提取骨架输入的统一表示，通过特征分解和对齐保证多模态特征包含各模态的完整语义，并在各种场景中实现鲁棒动作理解。该框架在三个大规模数据集上取得了新的多种下游任务场景中骨架 - based 动作表示学习的最先进性能。

Nov, 2023