【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
[DL Hacks 実装]Deep Sense: A Unified Deep Learning Framework for Time-SeriesMobile Sensing Data Processing
1. Deep Sense:
A Unified Deep Learning Framework for Time-Series
Mobile Sensing Data Processing
Shuochao Yao, Shaohan Hu, Yiran Zhao, Aston Zhang, Tarek Abdelzaher
Mitsunosuke Morishita
February 8, 2018
University of Tokyo, Graduate School of Economics
9. 前処理
K 種類のセンサーがあるとする S = {Sk }
K
k=1 .センサー Sk は一連の測
定値を時系列データとして出力する.ここで,V
(k)
t ∈ Rd(k)
×n(k)
を測定値
の行列,u
(k)
t ∈ Rn(k)
をタイムスタンプのベクトルとする.なお,d(k)
は
測定値の dimension 数,n(k)
はデータポイントの数である.
1. 測定値を時系列方向に間隔 τ で T 個に分割する
W = V
(k)
t , u
(k)
t
T
t=1
2. 周波数の局所的な特徴を捉えるため,W の各要素に対してフーリエ
変換を行い,X(k)
∈ Rd(k)
×2f ×T
を得る.ここで f は周波数領域の
demension 数で,振幅と位相から成る.
各センサーの出力に対して以上の前処理を行った X = X(k)
が
DeepSense のインプットとなる
7/33