A Study on Multi-Granularity Representation Learning of Time Series Data / 時系列データのマルチグラニュラリティ表現学習に関する研究

Description

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第25022号 / 情博第854号 / 新制||情||143(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 / (主査)教授 伊藤 孝行, 教授 神田 崇行, 教授 森 信介, 教授 馬 強(京都工芸繊維大学) / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

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1. http://hdl.handle.net/2433/287209
2. 10.14989/doctor.k25022
3. 14301

Tags

Representation learning

Time Series

Multi-Granularity

Timestamp-Level

Segment-Level

Cross-Granularity

007

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/287209
Date	23 January 2024
Creators	Ye, Chengyang
Contributors	葉, 呈陽, ヨウ, テイヨウ
Publisher	Kyoto University, 京都大学
Source Sets	Kyoto University
Language	English
Detected Language	English
Type	doctoral thesis, Thesis or Dissertation