Neural networks for out-of-distribution time series detection in one-class learning (2025)
- Authors:
- Autor USP: JÚNIOR, JOSÉ GILBERTO BARBOSA DE MEDEIROS - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- DOI: 10.11606/D.55.2025.tde-29072025-141957
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; REDES NEURAIS
- Keywords: Aprendizado de única classe; Deep learning; Neural networks; One-class learning; Time series
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A classicação de séries temporais apresenta desaos únicos, especialmente em domínios onde rotular dados apresenta um alto custo ou onde ocorre um grande desbalanceamento dos rótulos. A partir destes problemas, a tarefa de one-class learning (OCL), surge como uma alternativa, focando apenas no aprendizado de séries temporais pertencentes a uma única classe, também chamada de classe de interesse. Os métodos existentes de OCL frequentemente sofrem com instabilidades durante seu treinamento, dependncia de contraexemplos e adaptações inadequadas para capturar dependncias temporais. Esta dissertação propõe um novo framework de OCL para séries temporais, integrando mecanismos de redes neurais e técnicas de detecção de dados fora da distribuição (OOD). Para aprimorar a extração das características temporais, dois novos componentes nas redes neurais são apresentados: (i) LeakySineLU, uma nova função de ativação projetada para tarefas com séries temporais, e (ii) Convoluções Deformáveis, convoluções que capturam dependncias não contínuas e de longo alcance entre as observações de uma série. Esses mecanismos são incorporados a TGNet, um método de OCL proposto que utiliza GMMs para modelar a distribuição da classe de interesse e identicar instâncias fora desta distribuição. Foram conduzidos experimentos em 112 conjuntos de dados, demonstrando que a TGNet supera abordagens tradicionais de OCL para tarefas com séries temporais, alcançando a maior F1 média na classicação e o maior ranquemédio.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
- Data da defesa: 15.04.2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
MEDEIROS JÚNIOR, José Gilberto Barbosa de. Neural networks for out-of-distribution time series detection in one-class learning. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072025-141957/. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Medeiros Júnior, J. G. B. de. (2025). Neural networks for out-of-distribution time series detection in one-class learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072025-141957/ -
NLM
Medeiros Júnior JGB de. Neural networks for out-of-distribution time series detection in one-class learning [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072025-141957/ -
Vancouver
Medeiros Júnior JGB de. Neural networks for out-of-distribution time series detection in one-class learning [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072025-141957/ - Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data
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Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2025.tde-29072025-141957 (Fonte: oaDOI API)
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