深い時系列メトリック学習は、非線形歪みに対する時間的不変性と、一致しないシーケンスを識別する際の識別力との間のトレードオフが難しいため、困難です。この論文は、ロバストでありながら識別可能な時系列分類と

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/22 12:06

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4704416930378655554/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.15074v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.15074v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.15074v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ワープへの注意：多変量時系列のディープメトリック学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22metric%20learning%22">metric learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">深い時系列メトリック学習は、非線形歪みに対する時間的不変性と、一致しないシーケンスを識別する際の識別力との間のトレードオフが難しいため、困難です。この論文は、ロバストでありながら識別可能な時系列分類と</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210622#bookmark-4704416930378655554"><span class="datetime-body">2021/06/22 12:06</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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