最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。
この論文で紹介するGraphTNCは動的または静的グラフ上の多変量時系列データの表現を学習するために、対照学習の枠組みを用いた新しいエンコーダを提案しています。主要なアーキテクチャは、グラフの状態と多変量時系列との関係を学習する静的グラフエンコーディングモジュールと、データのダイナミクスを捕らえる時間モジュールから構成されます。合成データセットと実データセットに対する実験結果から、グラフが信号の特徴間の動的な関係を知らせたり捉えたりする場合に、この手法が有効であることが示されました。
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動的グラフ上の時系列に対する対照学習GraphTNC
3つの要点✔️ GraphTNCは動的または静的グラフ上の多変量時系列データの表現を学習するために、対照学習の枠組みを用いた新しいエンコーダを提案しています✔️ 主要なアーキ…
