用于可视化的时间序列自编码
天体物理仪器与方法
2015-05-06 v1 神经与进化计算
摘要
我们提出了一种时间序列可视化算法。为此，我们采用回声状态网络将时间序列转换为能够捕捉其潜在动态的合适向量表示。随后，将获得的向量表示送入自编码器，并利用瓶颈层的激活构造可视化。工作的关键在于定义一个以原则性方式量化这些表示重构误差的目标函数。我们在合成和真实数据上演示了该方法。
引用
@article{arxiv.1505.00936,
title = {Autoencoding Time Series for Visualisation},
author = {Nikolaos Gianniotis and Dennis Kügler and Peter Tino and Kai Polsterer and Ranjeev Misra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.00936},
year = {2015}
}
备注
Published in ESANN 2015