Time Series Classification (TSC) is an important and challenging problem in data mining. With the increase of time series data availability, hundreds of TSC algorithms have been proposed. Among these methods, only a few have considered Deep Neural Networks (DNNs) to perform this task. This is surprising as deep learning has seen very successful applications in the last years. DNNs have indeed revolutionized the field of computer vision especially with the advent of novel deeper architectures such as Residual and Convolutional Neural Networks. Apart from images, sequential data such as text and audio can also be processed with DNNs to reach state-of-the-art performance for document classification and speech recognition. In this article, we study the current state-of-the-art performance of deep learning algorithms for TSC by presenting an empirical study of the most recent DNN architectures for TSC. We give an overview of the most successful deep learning applications in various time series domains under a unified taxonomy of DNNs for TSC. We also provide an open source deep learning framework to the TSC community where we implemented each of the compared approaches and evaluated them on a univariate TSC benchmark (the UCR/UEA archive) and 12 multivariate time series datasets. By training 8,730 deep learning models on 97 time series datasets, we propose the most exhaustive study of DNNs for TSC to date.


翻译:时间序列分类(TSC)是数据挖掘中的一个重要和具有挑战性的问题。随着时间序列数据提供量的增加,提出了数百个TSC算法。在这些方法中,只有少数人考虑过深神经网络(DNNS)来完成这项任务。这是令人惊讶的,因为深层次的学习在过去几年中已经看到非常成功的应用。DNNS确实使计算机视野领域发生了革命性的变化,特别是随着新颖的更深层次结构的出现,如遗留和进化神经网络等。除了图像外,文本和音频等相继数据也可以与DNNS一起处理,以达到文件分类和语音识别的最先进性能。在本篇文章中,我们研究TSC深层学习算法的当前最先进性表现,对最新的DNNNS结构进行了经验性研究。我们概述了在各种时间序列中最成功的深层次的深层次学习应用,如DNNNIS系统统一分类。我们还向TSC社区提供了一个开放的深层次学习框架,我们在那里实施了每个比较时间序列的方法,并评估了97-CR数据库。

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