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J-GLOBAL ID：202102252942292339   整理番号：21A0459935

教師なし視覚時系列表現学習とクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Visual Time-Series Representation Learning and Clustering

著者 (2件)： Anand Gaurangi (School of Computer Science, Queensland University of Technology, Brisbane, Australia) ,  Nayak Richi (School of Computer Science, Queensland University of Technology, Brisbane, Australia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1333  ページ： 832-840  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時系列データは,モノのインターネット(IoT)インフラストラクチャ,接続およびウェアラブルデバイス,遠隔センシング,自律運転研究,およびオーディオ-ビデオ通信から,膨大な体積で広く発生する。本論文では,これらの時系列に対する教師なし表現学習の可能性を検討した。本論文では,新しい教師なし学習領域と共に新しいデータ変換を用いて,他のドメインから時系列に学習を転送し,前者が非常に大きなラベル付きデータセット上で非常に訓練された広範なモデルを持つ。時系列クラスタリングによる提案アプローチの可能性を実証するために広範な実験を行った。ソースコードは利用できる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  データ変換 ,  教師なし学習 ,  画像通信 ,  *クラスタ化 ,  リモートセンシング ,  オーディオ機器 ,  インフラストラクチャー
準シソーラス用語： 時系列データ ,  ウェアラブルデバイス ,  ソースコード ,  モノのインターネット ,  表現学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 教師なし学習 ,  時系列クラスタリング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  視覚 ,  時系列 ,  表現学習 ,  クラスタリング