Mar, 2024
使用有监督对比时间转换器进行时间序列表示学习
Time Series Representation Learning with Supervised Contrastive Temporal Transformer
Yuansan Liu, Sudanthi Wijewickrema, Christofer Bester, Stephen O'Leary, James Bailey
TL;DR我们提出了一种称为 SCOTT 的简单而新颖的融合模型,用于学习标记时间序列数据的表示,通过合适的数据增强方法和 Transformer 与 Temporal Convolutional Networks 的组合,实现了全局和局部特征的高效学习,同时证明了 SCOTT 在时间序列分类和在线变点检测问题上的优越表现。