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Timeseries Transformer Classification

keras-ioによって開発
Transformerアーキテクチャを使用した時系列分類モデルで、エンジン故障検出などの産業シナリオに適しています
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リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、時系列データの二項分類タスクに特化しています。センサーで取得した時系列データから特定のパターンを識別でき、産業機器の故障検出などのシナリオに適用可能です。

モデル特徴

アテンションメカニズム
Transformerのアテンションメカニズムを採用し、時系列データの長期的な依存関係を効果的に捕捉できます
産業応用
産業用センサーデータ分析向けに設計されており、特に機器故障検出に適しています
軽量実装
tf-kerasベースの実装で、モデルは比較的軽量かつ展開が容易です

モデル能力

時系列分類
産業機器故障検出
センサーデータ分析

使用事例

産業機器メンテナンス
エンジン故障検出
エンジンセンサーデータを分析し、特定の故障の有無を自動検出
FordAデータセットで良好な性能を示しています
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