频域Mask实现只需正样本的时间序列表示学习

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点关注，不迷路，用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “， 加入圆圆算法交流群~ 扫码加入 系统 深入 学习时间序列知识（文末送 优惠券 ） （ 已有 990+ 同学加入学习， 800+ 干货笔记） 今天给大家介绍一篇时间序列表示学习的文章，这篇文章提出了一种和对比学习不同的表示学习方法，无需显示构造负样本，避免了伪负样本影响对比学习效果的问题。 论文标题 ：Frequency-Masked Embedding Inference: A Non-Contrastive Approach for Time Series Representation Learning 下载地址 ： https://arxiv.org/pdf/2412.20790v1 1 研究背景 表示学习可用来将原始数据转换成向量，用于后续的深度学习任务。现有的表示学习基本都采用对比学习的方法进行建模，对于一个样本使用不同的变换生成其增强样本作为正样本对，同时使用随机负采样的其他样本作为负样本对，拉近正样本对距离， ………………………………