利用深度学习进行时间序列预测
作者|Christophe Pere 编译|VK 来源|Towards Datas Science 介绍 长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，ARMA[3]，ARIMA[4])。这些技术通常被数学家使用，他们试图不断改进这些技术来约束平稳和非平稳的时间序列 ...
原文：利用合成数据进行时间序列分类的数据扩充方法
Data augmentation using synthetic data for time series classification with deep residual networks 利用合成数据进行时间序列分类的数据扩充方法 Abstract 数据增强技术在计算机视觉方面使用的十分广泛，对于样本数量较少的数据集来说模型很容易达到过拟合，使用数据增强技术可以有效的见识过拟合的程度。然而 ...
2019-09-07 10:44 1 959 推荐指数：
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