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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
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본 논문은 순환 신경망 대신 합성곱 신경망을 사용하여 시계열 데이터 분류 성능을 분석한다. TSC(Time Series Community)에는 GAF(Gramian Angular Field), MTF(Markov Transition Field), RP(Recurrence Plot)와 같은 전통적인 시계열 데이터 이미지화 알고리즘들이 있다. 실험은 이미지화 알고리즘들에 필요한 하이퍼 파라미터들을 조정하면서 합성곱 신경망의 성능을 평가하는 방식으로 진행된다. UCR 아카이브의 GunPoint 데이터셋을 기준으로 성능을 평가했을 때, 본 논문에서 제안하는 STFT(Short Time Fourier Transform) 알고리즘이 최적화된 하이퍼 파라미터를 찾은 경우, 기존의 알고리즘들 대비 정확도가 높고, 동적으로 feature map 이미지의 크기도 조절가능하다는 장점이 있다. GAF 또한 98~99%의 높은 정확도를 보이지만, feature map 이미지의 크기를 동적으로 조절할 수 없어 크다는 단점이 존재한다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES
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