2023年3月– date –
-
「実績紹介」をアップデートしました。(2023/03/31)
https://amiko.consulting/home/achievements/ -
時系列用の最新トランスフォーマーをサーベイ
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。 この論文は、時系列用のトランスフォーマーについてレビューし、その長所と限界に焦点を当てます。トランスフォーマーのネットワーク構造とアプリケーションの観点からサマリーしていま... -
拡散モデルを時系列データの欠損補完問題に適用したSSSDモデル
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。 この論文では、実用上で重要な課題である時系列データの欠損の補完に拡散モデルと構造化状態空間モデルを適用します。今までの補完アルゴリズムでは、欠陥シナリオによって性能が劣って... -
時系列の対照学習での自動ビュー学習 LEAVES
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。 対照学習でデータ拡張を行う際に、ポリシーやパラメータのチューニングに時間がとられるという課題がありました。時系列データに対して、自動的に学習ビューを生成する手法LEAVESが開発... -
時系列分析に新たな潮流 : 増分近傍法による頑強な時系列「連鎖」抽出 TSC22
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。 時系列データから特徴的な「連鎖」を探すという比較的新しい手法が強力にアップデートされました。データが変化していく中で、正確に「連鎖」を見つけ、ノイズにも強い頑強なアルゴリズ... -
気配りのある特徴値融合メカニズムで時系列予測するTSDFNet
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。 時系列予測では、精度を上げるためにはドメインナレッジにより注目する特徴量を設定することが求められ多くの労力を必要としました。この論文で紹介するTSDFNetでは、自己分解機構と気... -
GANを用いた自己アテンションに基づく時系列インピュテーションネットワークSTING
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。 この論文は、STING (Self-attention based Time-series Imputation Networks using GAN) と呼ばれる多変量時系列データに対する新しいインピュテーション手法を提案します。潜在的なバ... -
「第75回 Machine Learning 15minutes! Broadcast」 参加
ML/DL関係のトピックスを15分のライトニングで紹介してもらえる貴重な情報源です。昨年11月30日に初版、今年2月13日に安定版がリリースされて以来、ChatGPTが話題をさらっています。意識を持っているのではないかという議論もあります。やはり、人の仕事... -
動的グラフ上の時系列に対する対照学習GraphTNC
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... -
時系列クラスタリングに自己エンコーダシェイプレットを適用
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。 この論文は、時系列クラスタリングのための識別可能なシェイプレットを教師無しで探索し、時系列部分表現を学習するオートエンコーダーに基づくシェイプレットアプローチ、AUTOSHAPEを...