Memory Aware Synapses: Learning what (not) to forget

Multi-Layer domain adaptation method for rolling bearing fault diagnosis

Robust Time Series Dissimilarity Measure for Outlier Detection and Periodicity Detection

Timeseries Anomaly Detection using Temporal Hierarchical One-Class Network

Self-Supervised Contrastive PreTraining for TimeSeries via Time-Frequency Consistency

CoST: Contrastive Learning of Disentangled Seasonal-Trend Representations for Time Series Forecasting

최근 딥러닝을 활용한 시계열 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 이점은 충분한 양의 데이터가 있는 경우에만 나타나기 시작하기 때문에 이는 시계열 또는 시계열당 관측치 수가 제한되어 있는 일반적인 예측 문제에 대한 Challenge가 있음을 뜻한다