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UCR Time Series Archive
UCR Time Series Archive
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无反向传播的学习规则在时间序列分类方面显示出潜力
研究人员探索了用于时间序列分类的无反向传播学习规则，将直接反馈对齐（DFA）、直接随机目标投影（DRTP）和NoProp等方法应用于一维卷积架构。在UCR档案中的112个数据集上，这些方法实现了0.76到0.79之间的平均F1分数，未能达到ROCKET和InceptionTime等成熟模型。研究发现，数据集中类内时间变异性是导致性能差距的主要因素，并且池化特征对DFA和DRTP的负面影响比标准反向传播更大。
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超球嵌入改进时间序列OOD检测
研究人员开发了一种新颖的方法，通过将时间序列的分布外（OOD）数据视为一个表示学习问题，并使用超球嵌入来实现。该方法通过在单位球上使用von Mises-Fisher似然目标来诱导类条件结构。学习到的表示整合了时间和频率域信息，然后通过k近邻和马氏距离等基于距离的得分进行OOD检测。在广泛的时间序列档案上的评估表明，与现有的对比学习和事后基线相比，该方法始终有所改进。