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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 66 - 69 (4page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.12.66
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플로우 기반 모델은 잠재 변수의 단순한 확률 분포에서 일련의 변환을 거쳐 실제 데이터의 복잡한 분포를 학습한다. 본 논문에서는 복잡한 확률분포를 가진 데이터의 조건부 확률 밀도를 플로우 기반 모델을 사용하여 추정하고 이를 순차 확률비 검정에 활용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시계열 데이터 조기 분류를 위한 순차 확률비 검정에 플로우 기반 모델을 적용할 수 있는 새로운 가능성을 제시한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. System Model
Ⅳ. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (4)
참고문헌 신청
A. Gupta, H. P. Gupta, B. Biswas, & T. Dutta, “Approaches and applications of early classification of time series: a review”, IEEE Transactions on Artificial intelligence, 1.1, pp. 47-61, August 2020.
A. F. Ebihara, T. Miyagawa, K. Sakurai, & H. Imaoka, “Sequential density ratio estimation for simultaneous optimization of speed and accuracy", arXiv preprint arXiv:2006.05587, 2020.
I. Kobyzev, S. J. D. Prince, & M. A. Brubaker, “Normalizing Flows: An Introduction and Review of Current Methods”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 43, 11, pp. 3964-3979, November 2021.
Huang, C.-W., Krueger, D., A. Lacoste, & A. Courville, “Neural autoregressive flows”, Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning(PMLR), pp. 2078-2087, Stockholm, Sweden, July 2018.
A. F. Ebihara, T. Miyagawa, K. Sakurai, & H. Imaoka, “Sequential density ratio estimation for simultaneous optimization of speed and accuracy", arXiv preprint arXiv:2006.05587, 2020.
I. Kobyzev, S. J. D. Prince, & M. A. Brubaker, “Normalizing Flows: An Introduction and Review of Current Methods”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 43, 11, pp. 3964-3979, November 2021.
Huang, C.-W., Krueger, D., A. Lacoste, & A. Courville, “Neural autoregressive flows”, Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning(PMLR), pp. 2078-2087, Stockholm, Sweden, July 2018.
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