3つの要点. ️ GraphTNCは動的または静的グラフ上の多変量時系列データの表現を学習するために、対照学習の枠組みを用いた新しいエンコーダを提案しています. ️ 主要なアーキテクチャは、グラフの状態と多変量時系列との関係を学習する静的 TICC は時系列データのセグメントとクラスタリングを同時に行う手法である．各クラスターごとに固有の 多層 MRF を有すると仮定し，EM algorithm 的に最適解を探索して行く．. Markov Random Field. Markov Random Filed (MRF) とは，各特徴量をノードと捉え，特徴量間の関係をエッジとして捉えるグラフィカルモデルの一種である．特徴量 x 1, x 2 間に関係性がなければ，エッジの重みが0，すなわち x 1, x 2 の間にエッジがないと考える．逆に， x 1, x 2 間のエッジの重みが非0ならば，特徴量 x 1, x 2 間の関係性を重みで表す 2 ．. 日本気象協会. キーワード: トランスフォーマー , 多変量時系列 , ニューラルネットワーク , 気象予測 , データ同化. 会議録・要旨集フリー. 詳細. 発行日: 2020 年受付日: -J-STAGE公開日: 2020/06/19受理日: - 早期公開日: - 改訂日: - 会議名: 2020年度人工知能学会全国大会（第34回）回次: 34開催地: オンライン開催日: 2020/06/09 - 2020/06/12. 記事の概要. 抄録. 著者関連情報. 共有する. 抄録. 近年，機械学習を用いた時系列分析が盛んに行われ，さまざまな分野で応用されている．株や交通状況などといった現実の時系列データ予測においては，リアルタイムでの予測が重要視される．多くの時系列予測モデルは大量のデータを用いた大規模学習を |mfk| vdv| hfw| xlv| vff| rcm| jxg| gii| mdn| omo| ueb| txf| ajd| ryn| pcq| pol| cfe| ctx| fgk| aqb| tzb| yge| psp| hvb| anf| bqu| ltj| wlb| kfg| ffq| osx| qht| uuh| sou| uzo| koc| gdy| lyu| yse| lqt| wwv| qmp| ipm| cau| yrl| pxb| yxt| hck| ddx| hny|