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利用周期性实现多模态情绪模式模型的稳健性

Leveraging Periodicity for Robustness with Multi-modal Mood Pattern Models

*平等贡献者来自可穿戴传感器的数据(例如心率、步数)可用于模拟情绪模式。我们使用多模态离散时间序列数据表征特征表示和建模策略,使用具有自然缺失的大型数据集(n=116,819 名参与者)进行情绪模式分类,使用 12 个可穿戴数据流,重点是捕捉数据的周期性趋势。综合考虑性能和鲁棒性,基于周期性的具有梯度提升模型的聚合特征表示优于其他表示和架构……