Fugu-MT 論文翻訳(概要): Time Series Source Separation with Slow Flows

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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