👌 [Good Paper]
1. 현재 대조학습에서 가장 다뤄야 할 issue인 양의 쌍, 음의 쌍 설정 방법에 대해 다룸.
2. masking을 통해 distribution shift problem 완화
- Contrastive learning + Transformer → long-term series forecasting tasks
- decomposition은 한계가 있어서 masking 사용했다고 하는데, 그다지 타격 없음.
[대조학습 + 이상탐지]
- TSAD를 위한 SSL 방법 제안함.
- AE-based global pattern learning module과 skip-step CPC-based local association learning module을 결합한 방법을 제안함.
[그외 참고 논문]
1. 주파수 관련 논문
2. Frequency 사용할 거면 꼭 봐야 할 논문
3. COST 성능을 뛰어넘는 모델
- COST 사용할 거면 참고할 것 (*근데 수식이 겁나 복잡함)
- 복잡한 시계열의 entangled components 때문에 뚜렷한 패턴을 추출하기 어렵다고 함.
Yeseul Lee