畳み込みシェープレット変換で繰り返しパターンの精度改善

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。

シェープレットは説明性は高いが、モデリング精度では劣っていました。一方、畳み込みなどカーネルアプローチは精度は高いが、説明性は低いという課題が発覚しています。この論文の手法では、拡張(dilation)をシェープレットに組み合わせ、両方を満たします。

[blogcard url=”https://ai-scholar.tech/articles/time-series/Convolutional_Shapelet_Transform“]