کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
534413 | 870250 | 2014 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A review of unsupervised feature learning and deep learning for time-series modeling
ترجمه فارسی عنوان
بررسی یادگیری ویژگی بدون نظارت و یادگیری عمیق برای مدل سازی سری زمانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سری زمانی، یادگیری ویژگی های غیرقابل نگهداری، یادگیری عمیق
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
This paper gives a review of the recent developments in deep learning and unsupervised feature learning for time-series problems. While these techniques have shown promise for modeling static data, such as computer vision, applying them to time-series data is gaining increasing attention. This paper overviews the particular challenges present in time-series data and provides a review of the works that have either applied time-series data to unsupervised feature learning algorithms or alternatively have contributed to modifications of feature learning algorithms to take into account the challenges present in time-series data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 42, 1 June 2014, Pages 11–24
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 42, 1 June 2014, Pages 11–24
نویسندگان
Martin Längkvist, Lars Karlsson, Amy Loutfi,