Two Paradigms for Irregularly Sampled Time Series
- 2026년 1월 1일 오후 7:59
- 조회수: 36
INFORMATION
- 2026년 1월 2일
- 오전 11시 ~
온라인 비디오 시청 (YouTube)
발표자:
조광은
조광은
TOPIC
Two Paradigms for Irregularly Sampled Time Series
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OVERVIEW
불규칙 시계열(ISTS, Irreguarly Sampled Time Series)은 시계열의 수집 간격이 불규칙한 시계열로, 공정 / 의료 등 많은 도메인에서 발생한다. 이러한 불규칙 시계열은 일반적인 시계열을 처리하는 아키텍쳐로 처리하기 어려운 부분이 있어, 이에 대한 많은 연구들이 제안되었다. 본 세미나에서는 ISTS를 다루는 대표적인 두 가지 방법론에 대해 소개하고, 이를 확장해 더 많은 과제에 irregular time series modeling을 적용하는 것을 논의하고자 한다.
참고자료:
[1] Shukla, S. N., & Marlin, B. M. (2021). Multi-time attention networks for irregularly sampled time series. arXiv preprint arXiv:2101.10318.
[2] Kidger, P., Morrill, J., Foster, J., & Lyons, T. (2020). Neural controlled differential equations for irregular time series. Advances in neural information processing systems, 33, 6696-6707.