論文の概要: Classification of multivariate weakly-labelled time-series with attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08245v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 16:05:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 15:38:07.064718
• Title: Classification of multivariate weakly-labelled time-series with attention
• Title（参考訳）: 多変量弱ラベル時系列の分類と注目
• Authors: Surayez Rahman, Chang Wei Tan
• Abstract要約: 弱いラベル付き時系列は、ノイズと重大な冗長性を含む時系列である。 本稿では,サブシーケンスの文脈関連を活用し,分類精度を向上させる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research identifies a gap in weakly-labelled multivariate time-series classification (TSC), where state-of-the-art TSC models do not per-form well. Weakly labelled time-series are time-series containing noise and significant redundancies. In response to this gap, this paper proposes an approach of exploiting context relevance of subsequences from previous subsequences to improve classification accuracy. To achieve this, state-of-the-art Attention algorithms are experimented in combination with the top CNN models for TSC (FCN and ResNet), in an CNN-LSTM architecture. Attention is a popular strategy for context extraction with exceptional performance in modern sequence-to-sequence tasks. This paper shows how attention algorithms can be used for improved weakly labelledTSC by evaluating models on a multivariate EEG time-series dataset obtained using a commercial Emotiv headsets from participants performing various activities while driving. These time-series are segmented into sub-sequences and labelled to allow supervised TSC.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 最先端のTSCモデルでは形状がよくない弱い多変量時系列分類(TSC)におけるギャップを明らかにする。 弱いラベル付き時系列は、ノイズと重大な冗長性を含む時系列である。 このギャップに対応するために,従来のサブシーケンスからのサブシーケンスのコンテキスト関連性を利用して分類精度を向上させる手法を提案する。 これを実現するために、最先端のアテンションアルゴリズムとTLC(FCNとResNet)の上位CNNモデルの組み合わせをCNN-LSTMアーキテクチャで実験する。 注意は、現代のシーケンスからシーケンスへのタスクで優れたパフォーマンスを持つコンテキスト抽出のための一般的な戦略です。 本稿では,商業用Emotivヘッドセットを用いて得られた多変量脳波時系列データセット上で,走行中の様々な活動を行う参加者からモデルを評価することにより,弱ラベル化TSCの改善に注意アルゴリズムをいかに利用できるかを示す。 これらの時系列はサブシーケンスに分割され、教師付きTSCを可能にするためにラベル付けされる。

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