Classification de séries temporelles
La classification des séries temporelles est une tâche largement utilisée dans divers domaines et scénarios, visant à identifier l'origine ou la catégorie prédéfinie des données de série temporelle grâce à des méthodes d'apprentissage supervisé utilisant des données d'entraînement étiquetées. Cette tâche peut distinguer efficacement les données de série temporelle provenant de sources différentes, ce qui la rend très précieuse dans les applications pratiques.
PhysioNet Challenge 2012
GRU-D - APC (n = 1)
ArabicDigits
MALSTM-FCN
JapaneseVowels
Libras
UWave
Wafer
R_DST_Ensemble
CharacterTrajectories
MALSTM-FCN
AUSLAN
GP-Sig-LSTM
CMUsubject16
GP-Sig-LSTM
DigitShapes
GP-Sig-LSTM
ECG
KickvsPunch
SNLST
NetFlow
SHAPES
WalkvsRun
EigenWorms
LEM
PEMS
pendigits
Disjoint-CNN
FaceDetection
Heartbeat
ConvTran
BorealTC
CNN
Earthquakes
FordA
1D Convolution Neural Network
Insectwingbeat
Physionet 2017 Atrial Fibrillation
ENCASE
s2-agri
PSE+L-TAE
UEA
IT+TPS
EthanolConcentration
ArticularyWordRecognition
SelfRegulationSCP2
Ethereum Phishing Transaction Network
time series
AATLD Gesture Recognition
MUSE
ACSF1
Adiac
ArrowHead
R_DST_Ensemble
BasicMotions
Beef
Cricket
ECG200
ECG5000
ERing
Handwriting
LP1
LP2
LP3
LP4
LP5
NATOPS
RacketSports
StandWalkJump
TSEM
UCI Epileptic Seizure Recognition