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time-series learning framework
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非平稳时间序列的相位驱动领域通用学习
基于我们观察到的非稳态统计与相位信息的内在联系,我们提出了一种时间序列学习框架 PhASER,包括相位增强、分离特征编码、特征广播等元素,以增强学习模型对不同分布的泛化能力,通过在人类活动识别、睡眠阶段分类和手势识别等 5 个数据集上的广泛
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5 months ago
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