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RSS订阅原创 论文阅读——TS-TCC: 通过时序和上下文对比学习时间序列表征
从具有时间动态变化的无标记时间序列数据中学习恰当的表征是一项极具挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种通过时间和上下文对比（TS-TCC）的无监督时间序列表征学习框架，以从无标记数据中学习时间序列表示。首先，通过使用弱增强和强增强，将原始时间序列数据转换为两种不同但相关的视图。其次，我们提出了一个新的时序对比模块，通过设计一个艰难的跨视图预测任务来学习鲁棒的时序表征。最后，为了进一步学习分辨表征，我们提出了一个基于时间对比模块的上下文对比模块。该模块试图最大化同一样本的不同上下文之间的相似性，同时最小化不同
2025-04-12 21:36:21
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空空如也
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