Patch TST就应用掩码建模方法来进行时间序列分析,方法是将时间序列分割成片段(相邻值的片段)并应用片段级掩码策略,但本文作者观察到,以PatchTST为代表的掩码时间序列建模面临着一个困境:相对较低的掩码比例会降低学习有用特征的效率,此外被掩码的片段可以在不理解潜在模式的情况下被恢复,从而导致表面学习和过拟合,如图...
给大家介绍一篇由新加坡科技研究局(A*STAR)与新加坡南洋理工大学联合发表的多元时间序列领域文献,目前已被AAAI2024录用。 01 研究背景 多元时间序列数据具有序列性和多源性,这使得数据内在地表现出空间-时间(ST)依赖性。这些依赖性包括时间戳之间的时间相关性以及每个时间戳内传感器之间的空间相关性。为了有效地利用这些...
Patch TST就应用掩码建模方法来进行时间序列分析,方法是将时间序列分割成片段(相邻值的片段)并应用片段级掩码策略,但本文作者观察到,以PatchTST为代表的掩码时间序列建模面临着一个困境:相对较低的掩码比例会降低学习有用特征的效率,此外被掩码的片段可以在不理解潜在模式的情况下被恢复,从而导致表面学习和过拟合,如图...
对比学习作为一种自监督学习范式,在多变量时间序列(MTS)分类中得到广泛应用。它确保了未标记样本的不同视图之间的一致性,然后学习这些样本的有效表示。现有的对比学习方法主要是通过时间增强和对比技术来实现时间一致性,目的是保持MTS数据的时间模式不受扰动。然而,他们忽略了空间一致性,这需要单个传感器及其相关性的稳定...
MSGNet方法通过结合图卷积和自注意力机制,核心在于捕捉不同时间尺度上的序列间相关性,其主要包括:•多尺度分析:通过快速傅里叶变换(FFT)来识别时间序列中的主要周期性模式,以此作为不同的时间尺度。•自适应图卷积:模型引入了一个自适应图卷积层,该层可以为每个时间尺度学习一个专门的邻接矩阵,以此来捕捉不同...
AAAI Fellow计划是国际人工智能领域最权威的学术组织之一——“Association for the Advancement of Artificial Intelligence”(AAAI)给予会员的最高荣誉。该计划旨在表彰那些在人工智能领域做出重大、持续贡献的个人。通常情况下,只有在该领域贡献十年或更长时间的会员才有机会被选为Fellow。Fellow的评选标准非常严格,入选者...
七月:AAAI 八月:ICLP、3DV、AAAI 九月:WACV 十月:WWW 十一月:CVPR 十二月:ICME、GMP 注意:会议的截稿日期常有变动,大家投稿前先确认具体时间哦,未来90天想冲一波顶会的可以早做准备,没有思路没有idea的可以随时加入我们 . #算法#论文#大模型#学术论文...
我们的主要方法是利用JL投影来在降维的同时保留多样性、提出了一种更均衡的并行系统来降低等待时间,以及使用模拟与蒸馏来加速模型预测。初步工作已经被AAAI的Security Workshop接收,完整的工作会投到KDD 2020 (ADS track)。我们最近刚刚release了开发级的实现:链接,刚推出就被下载数万次了。大家可以在GitHub或者使用pip...
在使用基于属性的空间注意力与基于属性的通道注意力模块后,ASEN能定位到相关区域,并在特定属性的指引下捕获必要的模式,因此使得习得的属性特定嵌入信息能更好地表示细粒度相似度。这篇论文被AAAI 2020接收,作者也放出了数据和代码。 发布于 2020-02-11 10:39 赞同1 分享收藏 ...