张浩彬
(2024-08-16 20:33):
#paper SMDE: Unsupervised representation learning for time series based on signal mode decomposition and ensemble doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112369
这个月读自己刚见刊的论文吧，当是做一个宣传。在本文中，我们提出一种新的时间序列对比学习框架SMDE，在实例对比的基础上，首次将模态级别对比纳入对比学习当中，从而加深了对复杂时间序列动态的理解。我们进一步提出了专门针对时间序列特点的代理任务，全局信号一致性与局部模态一致性代理任务，并基于此提出了一种新的损失函数DE Circle loss。我们在广泛的半监督实验中，取得了sota的效果。说实话，虽然全监督的效果也很好，但是我个人觉得半监督是我们做的一个比较好的点
Knowledge-Based Systems,
2024-8.
DOI: 10.1016/j.knosys.2024.112369
SMDE: Unsupervised representation learning for time series based on signal mode decomposition and ensemble
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Abstract:
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