奇趣编程|如何使用深度学习进行时间序列分类?

深度学习在很多方面都有着广泛的应用场景,比如人脸识别、图像分类、物体识别、语音识别、文本分类、推荐系统等,今天奇趣编程腾讯qq在线和大家分享一下深度学习在时间序列分类上的应用。

大体上看,用深度学习来进行时间序列分类的过程分为三个步骤:输入时间序列-使用某个深度学习算法进行训练-输出分类概率。这里的深度学习算法有两种,一种是生成式(Generative),一种是判别式(Discriminative)。

时间序列的分类算法思路有以下几种:

1、基于距离的思路。

2、基于特征的思路。

3、基于神经网络的思路。

时间序列降维可视化方法有以下两种:

1、分段聚合,使用局部平均等方法进行降维。

2、核变换,使用BG核或均值核来进行降维。

就目前来看,深度学习在时间序列分类上的应用是一个比较新的领域,很多思路和方法需要大量的各行各业的专业人士去研究。