颜色分类leetcode AE ts 时间序列的自动编码器

颜色分类leetcode时间序列的自动编码器编辑2018年12月3日，我通过电子邮件收到了很多问题。在本自述文件的末尾，我将最常见的问题汇总为FAQ这个repo提供了一个简单的时间序列自动编码器。它使用PCA和tSNE来可视化嵌入。我在5000个心电图的数据集上展示了这一点。该模型在训练期间不使用标签。然而，产生的集群在视觉上区分了ECG的类别。人们反复问我如何使用机器学习在时间序列中找到模式。通常的小波变换和其他特征无法产生结果。他们想知道ML必须提供什么。对于分类数据，通常的选择是PCA、tSNE等技术。对于图像，通常的选择是卷积自动编码器对于时间序列，通常的选择是什么？这个repo实现了一个循环自动编码器为什么在自动编码器中使用循环神经网络？时间序列的长度可能因样本而异。传统技术仅适用于固定大小的输入。时间序列中的模式可以具有任意时间跨度并且是非平稳的。循环神经网络可以在任意时间缩放中学习模式。然而，卷积网络只假设固定模式网络从这里开始，RNN指的是我们的循环神经网络架构，长短期记忆我们