"该资源是一篇关于非等频采样时间序列表示学习新方法的学术文章,源自圆圆的算法笔记,作者为Fareise。文章探讨了在不规则采样的时间序列中如何应用表示学习,借鉴了自然语言处理(NLP)领域的经验,并在下游任务中取得了显著效果。文章的全称为'PAITS: Pretraining and Augmentation for Irregularly-Sampled Time Series',可从arXiv网站下载。" 在时间序列分析中,等频采样是一种常见的假设,即每个时间间隔内观测点的数量是恒定的。然而,现实世界的数据往往并非如此,不规则采样的时间序列更接近实际情况,每个观测点之间的间隔可能各不相同。这给建模带来了挑战,因为传统的等频采样方法不再适用。 文章提出了一个名为PAITS(预训练和不规则采样时间序列增强)的方法,它包含了两个核心部分: 1. 预训练任务设计:对于不规则时间序列,设计了特定的预训练任务,包括预测任务和重构任务。预测任务可能涉及预测未来时间点的值或特征,而重构任务则可能要求模型从部分信息中恢复整个序列。这些任务旨在让模型在无标签数据上学习到有意义的表示。 2. 数据增强策略:借鉴NLP领域,采用了数据增强技术来扩充无监督学习的样本集。这包括向序列中添加噪声,以及应用随机mask策略,类似于BERT等模型中的掩码语言模型任务。这些增强方法可以提高模型对数据不一致性的鲁棒性,促进泛化能力的提升。 在预训练之后,PAITS的表示学习可以被迁移到各种下游任务,如分类、回归或异常检测,通过微调模型参数来适应特定任务。这种方法的优势在于,即使在有限的标记数据情况下,也能通过大量无标签数据提升模型性能。 这篇文章为处理不规则采样时间序列提供了一个新的视角,通过预训练和数据增强技术,增强了模型在处理此类数据时的学习能力和泛化性能。这种方法不仅限于特定的领域,对于任何依赖时间序列分析的AI和机器学习项目,特别是那些面对非等频采样数据的项目,都有可能带来实质性的改进。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88596465/bg1.jpg)
下载后可阅读完整内容,剩余8页未读,立即下载
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/1ad39e95093044228d03f0d7ce161a82_zy_dreamer.jpg!1)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/user-vip.1c89f3c5.png)
- 粉丝: 1w+
- 资源: 7693
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 构建Cadence PSpice仿真模型库教程
- VMware 10.0安装指南:步骤详解与网络、文件共享解决方案
- 中国互联网20周年必读:影响行业的100本经典书籍
- SQL Server 2000 Analysis Services的经典MDX查询示例
- VC6.0 MFC操作Excel教程:亲测Win7下的应用与保存技巧
- 使用Python NetworkX处理网络图
- 科技驱动:计算机控制技术的革新与应用
- MF-1型机器人硬件与robobasic编程详解
- ADC性能指标解析:超越位数、SNR和谐波
- 通用示波器改造为逻辑分析仪:0-1字符显示与电路设计
- C++实现TCP控制台客户端
- SOA架构下ESB在卷烟厂的信息整合与决策支持
- 三维人脸识别:技术进展与应用解析
- 单张人脸图像的眼镜边框自动去除方法
- C语言绘制图形:余弦曲线与正弦函数示例
- Matlab 文件操作入门:fopen、fclose、fprintf、fscanf 等函数使用详解
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)