Time Series Vectorization and Embedding in AI/ML
Taxonomy Hierarchy 🌳
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Page 1: Time Series Vectorization vs. Embedding
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Time Series Representation
│
├── Vectorization
│ ├── Deterministic
│ ├── Hand-crafted Features
│ │ ├── Statistical Summary
│ │ ├── FFT
│ │ └── One-hot Encoding
│ ├── Interpretable
│ ├── Sparse Space
│ └── Examples
│ ├── TSFRESH
│ └── Statistical Summary
│
└── Embedding
├── Learning-based
├── Latent Representation
│ ├── Neural Network
│ └── Deep Learning
├── Dense Space
├── Semantic Relationship
└── Examples
├── Time2Vec
├── Word2Vec-style
├── TS2Vec
└── RNN/Transformer Hidden State
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Page 2: Comprehensive Guide to Time Series Vectorization
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Time Series Vectorization
│
├── Feature-based
│ ├── Statistical Moments
│ │ ├── Mean / Median
│ │ ├── Std / Variance
│ │ ├── Skewness / Kurtosis
│ │ └── Quantiles / IQR
│ └── Temporal & Structural
│ ├── Autocorrelation
│ ├── Peaks / Valleys
│ ├── Slope / Trend
│ └── Crossing Rates
│
├── Frequency-Domain
│ ├── Fourier Transform (FFT)
│ └── Wavelet Transform
│
├── Model-based
│ ├── ARMA / ARIMA Parameters
│ └── SAX (Symbolic Aggregate Approximation)
│
├── Automated Libraries
│ ├── TSFRESH
│ └── Catch22
│
└── Dimensionality Reduction
├── PCA
└── SVD
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Page 3: Comprehensive Guide to Time Series Embedding
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Time Series Embedding
│
├── Methodologies
│ ├── Supervised
│ │ ├── LSTM
│ │ └── CNN
│ ├── Unsupervised / Self-Supervised
│ │ ├── Autoencoder (AE)
│ │ ├── Contrastive Learning
│ │ │ ├── TS2Vec
│ │ │ └── TNC
│ │ └── Generative Models
│ │ ├── VAE
│ │ └── GAN
│ ├── Shapelet-based
│ │ └── Learning Shapelets
│ └── Prototype-based
│ └── TapNet
│
└── Architectures
├── Recurrent Neural Networks
│ ├── RNN
│ ├── LSTM
│ └── GRU
├── Temporal Convolutional Networks
│ └── Dilated Causal Convolution
└── Transformers / Attention
├── Informer
├── Autoformer
└── PatchTST
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Page 4: Modeling Inter-Sensor Interactions in Vectorization
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Inter-Sensor Interaction Vectorization
│
├── Spatial-Temporal Learning
│ ├── Graph Neural Networks (GNN)
│ │ ├── Static Graph
│ │ └── Dynamic Graph
│ │ └── Adaptive Adjacency Matrix
│ └── Graph Convolutional Networks (GCN)
│
├── Attention / Transformers
│ ├── Multi-Head Self-Attention
│ │ ├── Temporal Attention
│ │ └── Spatial (Sensor) Attention
│ └── Cross-Dimension Attention
│ └── Cross-Variable Dependency
│
├── Convolutional Approaches
│ ├── 2D CNN (Time × Sensor Image)
│ │ └── Intersensor Correlation Heatmap
│ │ ├── Pearson Correlation
│ │ └── Mutual Information
│ └── Dilated Convolution
│
└── Correlation & Decomposition
├── Multi-view Vectorization
│ └── Deep CCA (DCCA)
└── Tensor Decomposition
├── Tucker Decomposition
└── CP DecompositionOur Score
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