Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmark time series data sets for PyTorch -- the torchtime package

論文の概要: Benchmark time series data sets for PyTorch -- the torchtime package

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12503v1
Date: Mon, 25 Jul 2022 20:06:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-27 13:06:00.110601
Title: Benchmark time series data sets for PyTorch -- the torchtime package
Title（参考訳）: pytorch -- the torchtimeパッケージ用のベンチマーク時系列データセット
Authors: Philip Darke, Paolo Missier and Jaume Bacardit
Abstract要約: Pythonパッケージのtorchtimeは、一般的に使用されているPyTorch用のPhytoNetとUEA & UCR時系列分類レポジトリデータセットの再現可能な実装を提供する。 PhysioNetのデータへのアクセスを単純化し、このエキサイティングな研究領域におけるモデルの公正な比較を可能にすることを目指している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12891210250935145
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The development of models for Electronic Health Record data is an area of active research featuring a small number of public benchmark data sets. Researchers typically write custom data processing code but this hinders reproducibility and can introduce errors. The Python package torchtime provides reproducible implementations of commonly used PhysioNet and UEA & UCR time series classification repository data sets for PyTorch. Features are provided for working with irregularly sampled and partially observed time series of unequal length. It aims to simplify access to PhysioNet data and enable fair comparisons of models in this exciting area of research.
Abstract（参考訳）: 電子健康記録データのためのモデルの開発は、少数の公開ベンチマークデータセットを特徴とする活発な研究分野である。研究者は通常、カスタムデータ処理コードを書くが、これは再現性を妨げ、エラーを起こす可能性がある。 Pythonパッケージのtorchtimeは、一般的に使用されているPyTorch用のPhytoNetとUEA & UCR時系列分類レポジトリデータセットの再現可能な実装を提供する。不規則にサンプリングされ、部分的に観測された不等長の時系列を扱うための特徴を提供する。 PhysioNetのデータへのアクセスを単純化し、このエキサイティングな研究領域におけるモデルの公正な比較を可能にすることを目指している。

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