논문리뷰9 [이상치 탐지] 논문리뷰 - A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data (2) A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data 본 포스팅은 비지도학습이며 이상치 탐색, 시계열이라는 세가지 키워드를 가진 논문이다. 앞으로 진행할 이상치 탐색에 있어서 필요한 논문이며 AAAI-19에서 발행된 논문이다. 3. Characterizing Status with Signature Matrices 이전 연구는 서로 다른 시계열 쌍 간의 상관관계가 시스템 상태를 특성화 하는데 중요하다고 제안. t-w에서 t까지의 다변량 시계열 세그먼트에서 서로 다른 시계열 쌍 간의 상호 상관을 나타내기 위해 두 시계열의 쌍 별 내적을 기반으로 n x n 시그니처 행렬 Mt를 .. 2022. 3. 5. [논문 1-2] 소비자 웨어러블 장치에서 파생된 원시 가속도 및 광혈류 측정기 심박수 데이터를 사용한 수면 단계 예측 https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling Contribute to rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling development by creating an account on GitHub. github.com 결과 인구 통계 및 요약 PSG 데이터 조사한 모든 알고리즘에서 동작,심박수 및 클럭 프록시와 같은 모든 기능이 분류기에 대한 입력으로 사용될 때 성능이 가장 좋았다. 조사된 모든 분류자에 대한 수면/각성 분류에 대한 성능 메트릭은 표 2–5에 요약되어 있다. 정확한 수면 시간의 비율(수면이 긍정적인 클래스로 취.. 2022. 1. 6. [논문 1-1] 소비자 웨어러블 장치에서 파생된 원시 가속도 및 광혈류 측정기 심박수 데이터를 사용한 수면 단계 예측 https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling Contribute to rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling development by creating an account on GitHub. github.com Sleep stage prediction with raw acceleration and photoplethysmography heart rate data derived from a consumer wearable device Olivia Walch , Yitong Huang, Daniel Forger, Cathy.. 2022. 1. 6. 이전 1 2 다음
