tslearnとは 時系列分析のための機械学習ツールを提供するPythonパッケージで、scikit-learnをベースとして作られているみたいです。 主な機能として、クラスタリング、教師ありの分類、複数の時系列を重ねた際の重心の計算ができたりします。 今回使用するに至った一番のモチベーションは、波形や振動などの時系列データに対してクラスタリングできるというところです。 tslearnインストール pipコマンドでインストールできます。 Kshapeというクラスタリング手法 今回tslearnで使用するモジュールとして、Kshapeというクラスタリング手法を時系列データに適用していきたいと思います。 Kshapeは2015年に下記の論文で提唱された方法で、以下の流れで実行されるアルゴリズムになります。 相互相関測定に基づいた距離尺度を使う（Shape-based distance: SBD
新規作成：2018年03月05日 最終更新：2018年03月06日 この記事は、時系列分析をこれから学ぼうとされる方のためのブックガイドです。 書籍によってカバーされている範囲、R言語などのプログラミング言語を援用しているかしていないか、そして書籍の難易度などをまとめています。 また、私自身、「時系列分析と状態空間モデルの基礎」という時系列分析の入門書を執筆しており、この本がどのような立ち位置にあるのかも説明しています。 目次 書籍紹介 時系列分析のトピック 状態空間モデルの分類 古典的な時系列モデルを学ぶことの意義 書籍で扱われている内容の比較 隼時系列本の立ち位置 1．書籍紹介 Rによる実装なし 沖本(2010)『計量時系列分析』 以下「沖本本」と略します。 実用的でバランスも良く、当サイトでも強く推している書籍です。 ARIMA・GARCH・見せかけの回帰などが丁寧に説明されています
Google日英翻訳がNMT(ニューラルネットワークを利用した翻訳モデル)になったらしいです。 文語ベースでバリバリ翻訳してくれてるみたいで、 単語にマウスオーバー当てても単語間の対応関係がわからなくなったのはさみしいけど、 たしかに精度がよくなったような、そんな気がするぜ。 というわけで英語論文めっちゃ読んだろ。。 VAEで何かしたいなーと思ってて、時系列を扱えるVRAE周りを調べました。 Variational AutoEncoder Variational AutoEncoderをついにしっかり理解できた気がする。 はっつーさんのkeras実装ブログがとても勉強になりました。 有難うございます。 ralo23.hatenablog.com Variational AutoEncoderについてまとめたスライドを作りました。 Variational AutoEncoder from K
We investigate the parameter-space geometry of recurrent neural networks (RNNs), and develop an adaptation of path-SGD optimization method, attuned to this geometry, that can learn plain RNNs with ReLU activations. On several datasets that require capturing long-term dependency structure, we show that path-SGD can significantly improve trainability of ReLU RNNs compared to RNNs trained with SGD, e
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