Asynchronous Time Series is a multivariate time series where all the channels are observed asynchronously-independently, making the time series extremely sparse when aligning them. We often observe this effect in applications with complex observation processes, such as health care, climate science, and astronomy, to name a few. Because of the asynchronous nature, they pose a significant challenge to deep learning architectures, which presume that the time series presented to them are regularly sampled, fully observed, and aligned with respect to time. This paper proposes a novel framework, that we call Deep Convolutional Set Functions (DCSF), which is highly scalable and memory efficient, for the asynchronous time series classification task. With the recent advancements in deep set learning architectures, we introduce a model that is invariant to the order in which time series' channels are presented to it. We explore convolutional neural networks, which are well researched for the closely related problem-classification of regularly sampled and fully observed time series, for encoding the set elements. We evaluate DCSF for AsTS classification, and online (per time point) AsTS classification. Our extensive experiments on multiple real-world and synthetic datasets verify that the suggested model performs substantially better than a range of state-of-the-art models in terms of accuracy and run time.


翻译:连续时间序列是一个多变的时间序列, 所有频道都以不同步的方式独立观察, 使得时间序列在调整时极为稀少。 我们经常在健康、气候科学和天文学等复杂观察过程的应用中看到这种效果, 仅举几个例子。 由于不同步的性质, 它们给深层学习结构提出了重大挑战, 深层学习结构假定提供给它们的时间序列是定期抽样、 完全观察和与时间一致的。 本文提出了一个新的框架, 我们称之为深革命设置功能( DCSF), 它非常可缩放, 且记忆效率很高, 用于不同步的时间序列分类任务。 随着近期在深层的学习结构中的进展, 我们引入了一种模式, 与向它展示时间序列的渠道的顺序不相适应。 我们探索了革命神经网络, 研究这些网络是为了对定期抽样和完全观察的时间序列进行密切相关的问题分类, 用于对设定的元素进行编码。 我们评估了 DCSF 用于 ASTS 分类, 并在线 的多重时间序列模型, 以及 系统 模拟 模拟 和 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 和 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 和 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 和 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 和 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 和 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟 模拟

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月2日
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月25日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员