論文の概要: Time Series Source Separation with Slow Flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10182v1
- Date: Mon, 20 Jul 2020 15:15:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 12:45:53.057168
- Title: Time Series Source Separation with Slow Flows
- Title(参考訳): スローフローによる時系列音源分離
- Authors: Edouard Pineau, S\'ebastien Razakarivony, Thomas Bonald
- Abstract要約: 本研究では, フローベースモデル (FBM) フレームワークには, 遅い特徴解析 (SFA) が自然に適合していることを示す。
ブラインドソース分離の最近の進歩に基づいて、このような適合性は時系列分解を識別可能であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.953590600890215
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we show that slow feature analysis (SFA), a common time series
decomposition method, naturally fits into the flow-based models (FBM)
framework, a type of invertible neural latent variable models. Building upon
recent advances on blind source separation, we show that such a fit makes the
time series decomposition identifiable.
- Abstract(参考訳): 本稿では,一般時系列分解法であるslow feature analysis (sfa) が,インバータブル・ニューラル・潜在変数モデルの一種であるflow-based models (fbm) フレームワークに自然に適合することを示す。
ブラインドソース分離の最近の進歩に基づいて、このような適合性は時系列分解を識別可能であることを示す。
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