Deep Temporal Clustering Representation

DTCR

아이디어는 간단하다. Reconstruction task와 K-means task, 그리고 real과 fake를 구분하는 classification task를 동시에 학습하여 얻은 feature는 clustering이 잘된다는 representation learning 연구이다. 특이한 점은 데이터의 time point를 randomly shuffling하여 fake 데이터를 생성한다는 것이다. 데이터의 시간적 순서가 중요할 때 써먹으면 좋을듯.

 

References

[1] Q. Ma et al., Learning Representations for Time Series Clustering, NeuIPS 2019