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。
多変量時系列異状検知にもTransformerが応用されるようになりました。グラフも含めた深層学習により多変量の時系列の表現力は向上してきましたが、まだ単一時点に限ります。Transformerのグローバルおよび長期の連関に対しての表現力を活かして、改造したAnomaly-Attentionを含む2分岐の構造で従来のSOTAを超える性能を確認しています。
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時系列異状検知にもTransformer
3つの要点✔️ いよいよ多変量時系列異状検知にもTransformerが現れました✔️ グラフも含めた深層学習により多変量の時系列の表現力は向上してきましたが、まだ単一時点に限り…
