Deep Learning

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[Paper Review] Deep Learning for Anomaly Detection in Time-Series Data: Review, Analysis, and Guidelines(IEEE 2021)

Deep Learning for Anomaly Detection in Time-Series Data: Review, Analysis, and Guidelines(IEEE 2021) 0. Abstract 산업이 자동화되고, 연결 기술이 발전함에 따라 다양한 시스템에서 방대한 양의 데이터가 생성 방대한 데이터에서 전체 시스템의 상태를 나타내는 주요 지표를 추출하기 위해 많은 접근 방식이 제안 이러한 지표를 사용하여 이상 징후를 제 시간에 탐지하면, 잠재적인 사고와 경제적 손실을 방지 다변량 시계열 데이터에서의 `Anomaly Detection`은 시간적 종속성과 변수 간의 관계를 동시에 고려해야하기 때문에 특히 어려운 과제 최근 딥러닝 기반 연구들이 이 분야에서 인상적인 진전을 이룸 이들은 대규모 시퀀스의 ..

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[Paper Review] Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey(Philos Trans R Soc A 2020)

`one-step-ahead`와 `multi-horizon time series` 모두에 사용하는 흔한 encoder와 decoder의 설계를 살펴보고, 각 모델에서 시간 정보가 예측에 통합되는 방식을 확인 잘 학습된 통계 모델과 neural network 구성 요소를 결합하여 두 분야 모두에서 기존 방법을 개선하는 `hybrid deep learning` 모델을 확인 딥러닝이 시계열 데이터의 의사 결정을 지원하는 방법을 촉진할 수 있는 몇 가지 방법도 간략히 소개 1. Introduction 시계열 모델링은 역사적으로 climate modeling, biological sciences, medicine, 유통 및 금융에서의 commercial decision making 등의 영역에서 주요한 연구 분야..

Junyeong Son
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