神经风格转移是一种强大的计算机视觉技术，可以将一个图像的艺术“样式”纳入另一个图像的“内容”。该方法背后的基本理论取决于以下假设：图像的样式由其特征的革兰氏矩阵表示，该矩阵通常是从预先训练的卷积神经网络（例如VGG-19）中提取的。这个想法并不能直接扩展到时间序列风格化，因为二维图像的样式概念与一维时间序列的样式概念不类似。在这项工作中，提出了一种新颖的时间序列样式转移的表述，以实现合成数据的生成和增强。我们介绍了时间序列的程式化功能的概念，该功能与时间序列现实主义属性直接相关，并提出了一种新型的风格化算法，称为STYLETIME，该算法使用明确的功能提取技术来结合一个时间序列的基础内容（趋势）带有另一个样式（分销属性）。此外，我们讨论了评估指标，并将我们的工作与现有的最新时间序列生成和增强方案进行比较。为了验证我们的方法的有效性，我们使用风格化的合成数据作为数据增强的手段，以提高几个预测任务上经常性神经网络模型的性能。
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生成模型在取样质量，多样性和特征解剖学方面的成功综合了图像数据。由于缺失的表示，时间序列的生成模型缺乏这些优势，从而捕获时间动态并允许反转进行采样。本文提出了跨期返回图（IRP）表示，以便于使用基于图像的生成对冲网络进行时间序列。该代表证明有效地捕获时间序列特征，与替代陈述相比，可靠性和尺度不变性的益处。经验基准确认这些功能并证明IRP能够具有梯度惩罚的现成的WASSERTEIN GAN来采样现实时间序列，这始于专门的基于RNN的GAN，同时降低了模型复杂性。
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随着深度学习生成模型的最新进展，它在时间序列领域的出色表现并没有花费很长时间。用于与时间序列合作的深度神经网络在很大程度上取决于培训中使用的数据集的广度和一致性。这些类型的特征通常在现实世界中不丰富，在现实世界中，它们通常受到限制，并且通常具有必须保证的隐私限制。因此，一种有效的方法是通过添加噪声或排列并生成新的合成数据来使用\ gls {da}技术增加数据数。它正在系统地审查该领域的当前最新技术，以概述所有可用的算法，并提出对最相关研究的分类法。将评估不同变体的效率；作为过程的重要组成部分，将分析评估性能的不同指标以及有关每个模型的主要问题。这项研究的最终目的是摘要摘要，这些领域的进化和性能会产生更好的结果，以指导该领域的未来研究人员。
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隐式神经表示（INRS）最近已成为一种强大的工具，可提供准确和分辨率的数据编码。它们作为一般近似器的稳健性已在各种数据源中显示，并在图像，声音和3D场景表示方面进行了应用。但是，很少有人注意利用这些体系结构来代表和分析时间序列数据。在本文中，我们使用INRS分析了时间序列的表示，从重建精度和训练收敛速度进行比较不同的激活函数。我们展示了如何利用这些网络的时间序列的插补，并在单变量和多变量数据上进行了应用。最后，我们提出了一个超网络架构，该体系结构利用INR来学习整个时间序列数据集的压缩潜在表示。我们引入了基于FFT的损失来指导培训，以便在时间序列中保留所有频率。我们证明该网络可用于将时间序列编码为INR，并且可以将它们的嵌入方式内插以从现有时间序列中生成新的时间序列。我们通过将其用于数据增强来评估我们的生成方法，并表明它与当前的最新方法相对于时间序列的最新方法具有竞争力。
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Generating multivariate time series is a promising approach for sharing sensitive data in many medical, financial, and IoT applications. A common type of multivariate time series originates from a single source such as the biometric measurements from a medical patient. This leads to complex dynamical patterns between individual time series that are hard to learn by typical generation models such as GANs. There is valuable information in those patterns that machine learning models can use to better classify, predict or perform other downstream tasks. We propose a novel framework that takes time series' common origin into account and favors channel/feature relationships preservation. The two key points of our method are: 1) the individual time series are generated from a common point in latent space and 2) a central discriminator favors the preservation of inter-channel/feature dynamics. We demonstrate empirically that our method helps preserve channel/feature correlations and that our synthetic data performs very well in downstream tasks with medical and financial data.
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良好的研究努力致力于利用股票预测中的深度神经网络。虽然远程依赖性和混沌属性仍然是在预测未来价格趋势之前降低最先进的深度学习模型的表现。在这项研究中，我们提出了一个新的框架来解决这两个问题。具体地，在将时间序列转换为复杂网络方面，我们将市场价格系列转换为图形。然后，从映射的图表中提取参考时间点和节点权重之间的关联的结构信息以解决关于远程依赖性和混沌属性的问题。我们采取图形嵌入式以表示时间点之间的关联作为预测模型输入。节点重量被用作先验知识，以增强时间关注的学习。我们拟议的框架的有效性通过现实世界股票数据验证，我们的方法在几个最先进的基准中获得了最佳性能。此外，在进行的交易模拟中，我们的框架进一步获得了最高的累积利润。我们的结果补充了复杂网络方法在金融领域的现有应用，并为金融市场中决策支持的投资应用提供了富有识别的影响。
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对机器学习和创造力领域的兴趣越来越大。这项调查概述了计算创造力理论，关键机器学习技术（包括生成深度学习）和相应的自动评估方法的历史和现状。在对该领域的主要贡献进行了批判性讨论之后，我们概述了当前的研究挑战和该领域的新兴机会。
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合成数据是一种新兴技术，可以显着加快AI机器学习管道的开发和部署。在这项工作中，我们通过将连续时间随机模型与新提出的签名$ W_1 $公制组合，开发高保真时间序列发生器，SIGWGAN。前者是基于随机微分方程的Logsig-RNN模型，而后者源自通用和原则性的数学特征，以表征时间序列引起的度量。Sigwgan允许在产生高保真样本的同时在监督学习中转向计算上的GaN Min-Max问题。我们验证了由流行的量化风险模型和经验财务数据产生的合成数据的提出模型。代码在https://github.com/sigcgans/sig-wassersein-gans.git上获得。
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以时间序列形式出现的信号测量是医疗机学习应用中使用的最常见数据类型之一。这样的数据集的大小通常很小，收集和注释昂贵，并且可能涉及隐私问题，这阻碍了我们培训用于生物医学应用的大型，最先进的深度学习模型的能力。对于时间序列数据，我们可以用来扩展数据集大小的数据增强策略套件受到维护信号的基本属性的限制。生成对抗网络（GAN）可以用作另一种数据增强工具。在本文中，我们提出了TTS-CGAN，这是一种基于变压器的条件GAN模型，可以在现有的多级数据集上进行训练，并生成特定于类的合成时间序列序列的任意长度。我们详细介绍了模型架构和设计策略。由我们的模型生成的合成序列与真实的序列无法区分，可以用来补充或替换相同类型的真实信号，从而实现了数据增强的目标。为了评估生成的数据的质量，我们修改小波相干度量指标，以比较两组信号之间的相似性，还可以进行案例研究，其中使用合成和真实数据的混合来训练深度学习模型用于序列分类。与其他可视化技术和定性评估方法一起，我们证明TTS-CGAN生成的合成数据类似于真实数据，并且我们的模型的性能优于为时间序列数据生成而构建的其他最先进的GAN模型。
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The stock market prediction has been a traditional yet complex problem researched within diverse research areas and application domains due to its non-linear, highly volatile and complex nature. Existing surveys on stock market prediction often focus on traditional machine learning methods instead of deep learning methods. Deep learning has dominated many domains, gained much success and popularity in recent years in stock market prediction. This motivates us to provide a structured and comprehensive overview of the research on stock market prediction focusing on deep learning techniques. We present four elaborated subtasks of stock market prediction and propose a novel taxonomy to summarize the state-of-the-art models based on deep neural networks from 2011 to 2022. In addition, we also provide detailed statistics on the datasets and evaluation metrics commonly used in the stock market. Finally, we highlight some open issues and point out several future directions by sharing some new perspectives on stock market prediction.
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时间序列数据生成近年来越来越受到关注。已经提出了几种生成的对抗网络（GaN）的方法通常是假设目标时间序列数据良好格式化并完成的假设来解决问题。然而，现实世界时间序列（RTS）数据远离该乌托邦，例如，具有可变长度的长序列和信息缺失数据，用于设计强大的发电算法的棘手挑战。在本文中，我们向RTS数据提出了一种新的生成框架 - RTSGAN来解决上述挑战。 RTSGAN首先学习编码器 - 解码器模块，该模块提供时间序列实例和固定维度潜在载体之间的映射，然后学习生成模块以在同一潜在空间中生成vectors。通过组合发电机和解码器，RTSGAN能够生成尊重原始特征分布和时间动态的RTS。为了生成具有缺失值的时间序列，我们进一步用观察嵌入层和决定和生成解码器装备了RTSGAN，以更好地利用信息缺失模式。四个RTS数据集上的实验表明，该框架在用于下游分类和预测任务的合成数据实用程序方面优于前一代方法。
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在这项工作中，我们将时间系列预测解决为计算机视觉任务。我们将输入数据捕获为图像并培训模型以产生后续图像。这种方法导致预测分布而不是点的值。为了评估我们方法的稳健性和质量，我们检查各种数据集和多个评估指标。我们的实验表明，我们的预测工具对循环数据有效，但对于股票价格的不规则数据有点少。重要的是，在使用基于图像的评估指标时，我们发现我们的方法以优于各种基线，包括Arima，以及我们的深度学习方法的数值变化。
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“轨迹”是指由地理空间中的移动物体产生的迹线，通常由一系列按时间顺序排列的点表示，其中每个点由地理空间坐标集和时间戳组成。位置感应和无线通信技术的快速进步使我们能够收集和存储大量的轨迹数据。因此，许多研究人员使用轨迹数据来分析各种移动物体的移动性。在本文中，我们专注于“城市车辆轨迹”，这是指城市交通网络中车辆的轨迹，我们专注于“城市车辆轨迹分析”。城市车辆轨迹分析提供了前所未有的机会，可以了解城市交通网络中的车辆运动模式，包括以用户为中心的旅行经验和系统范围的时空模式。城市车辆轨迹数据的时空特征在结构上相互关联，因此，许多先前的研究人员使用了各种方法来理解这种结构。特别是，由于其强大的函数近似和特征表示能力，深度学习模型是由于许多研究人员的注意。因此，本文的目的是开发基于深度学习的城市车辆轨迹分析模型，以更好地了解城市交通网络的移动模式。特别是，本文重点介绍了两项研究主题，具有很高的必要性，重要性和适用性：下一个位置预测，以及合成轨迹生成。在这项研究中，我们向城市车辆轨迹分析提供了各种新型模型，使用深度学习。
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Generative adversarial networks (GANs) provide a way to learn deep representations without extensively annotated training data. They achieve this through deriving backpropagation signals through a competitive process involving a pair of networks. The representations that can be learned by GANs may be used in a variety of applications, including image synthesis, semantic image editing, style transfer, image super-resolution and classification. The aim of this review paper is to provide an overview of GANs for the signal processing community, drawing on familiar analogies and concepts where possible. In addition to identifying different methods for training and constructing GANs, we also point to remaining challenges in their theory and application.
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基于预测方法的深度学习已成为时间序列预测或预测的许多应用中的首选方法，通常通常优于其他方法。因此，在过去的几年中，这些方法现在在大规模的工业预测应用中无处不在，并且一直在预测竞赛（例如M4和M5）中排名最佳。这种实践上的成功进一步提高了学术兴趣，以理解和改善深厚的预测方法。在本文中，我们提供了该领域的介绍和概述：我们为深入预测的重要构建块提出了一定深度的深入预测；随后，我们使用这些构建块，调查了最近的深度预测文献的广度。
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Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.
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深度学习模型在各种时间序列预测任务中显示出了令人印象深刻的结果，在这些任务中，对过去的未来有条件分布进行建模是本质。但是，当这种条件分布是非平稳的时候，这些模型始终学习并准确预测的挑战。在这项工作中，我们提出了一种新方法，通过清楚地将固定的条件分布模型从非平稳动力学建模中清晰地取消固定的条件分布建模，以对非平稳条件分布进行建模。我们的方法基于贝叶斯动态模型，该模型可以适应条件分布的变化和深层条件分布模型，该模型可以使用分解的输出空间处理大型多元时间序列。我们对合成和流行的公共数据集的实验结果表明，我们的模型可以比最先进的深度学习解决方案更好地适应非平稳时间序列。
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建模生物软组织是由于材料异质性而部分复杂的。微观结构模式在定义这些组织的机械行为方面起着主要作用，既具有挑战性，又难以模拟。最近，基于机器学习的方法来预测异质材料的机械行为，使得更彻底地探索与异质材料块相关的大量输入参数空间。具体而言，我们可以训练机器学习（ML）模型，以近似于计算上昂贵的异质材料模拟，其中ML模型在模拟的数据集上进行了训练，该模拟捕获了感兴趣的材料中存在的空间异质性范围。但是，在更广泛地将这些技术应用于生物组织时，存在一个主要的局限性：相关的微观结构模式既具有挑战性又难以分析。因此，可用于表征正在研究的输入域的有用示例的数量有限。在这项工作中，我们研究了基于ML的生成模型以及程序方法的功效，作为增强有限输入模式数据集的工具。我们发现，具有自适应判别器增强器的基于样式的生成对抗网络能够成功利用1,000个示例模式来创建最真实的生成模式。通常，与真实模式有足够相似之处的不同生成模式可以用作有限元模拟的输入，以有意义地增强训练数据集。为了实现这一方法论贡献，我们创建了一个基于Cahn-Hilliard模式的有限元分析模拟的开放访问数据集。我们预计未来的研究人员将能够利用此数据集并基于此处介绍的工作。
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深度神经网络在人类分析中已经普遍存在，增强了应用的性能，例如生物识别识别，动作识别以及人重新识别。但是，此类网络的性能通过可用的培训数据缩放。在人类分析中，对大规模数据集的需求构成了严重的挑战，因为数据收集乏味，廉价，昂贵，并且必须遵守数据保护法。当前的研究研究了\ textit {合成数据}的生成，作为在现场收集真实数据的有效且具有隐私性的替代方案。这项调查介绍了基本定义和方法，在生成和采用合成数据进行人类分析时必不可少。我们进行了一项调查，总结了当前的最新方法以及使用合成数据的主要好处。我们还提供了公开可用的合成数据集和生成模型的概述。最后，我们讨论了该领域的局限性以及开放研究问题。这项调查旨在为人类分析领域的研究人员和从业人员提供。
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时间序列的建模在各种应用中变得越来越重要。总体而言，数据通过遵循不同的模式而演变，这些模式通常是由不同的用户行为引起的。给定时间序列，我们定义了进化基因以捕获潜在用户行为，并描述行为如何导致时间序列的产生。特别是，我们提出了一个统一的框架，该框架通过学习分类器来识别片段的不同演化基因，并通过估计片段的分布来实现对抗发电机来实现进化基因。基于合成数据集和五个现实世界数据集的实验结果表明，我们的方法不仅可以实现良好的预测结果（例如，在F1方面 +10.56％），还可以提供结果的解释。
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