主要观点总结
本文介绍了多维时序分类中的Transformer的应用，特别是针对多变量时间序列分类（MTSC）的问题。针对现有方法主要关注通用特征而忽视类别特定特征的问题，提出了一种新颖的Shapelet Transformer（ShapeFormer）用于MTSC。ShapeFormer包含两个Transformer模块，旨在识别时间序列数据中的类别特定特征和通用特征。通过实验验证，ShapeFormer在分类准确性方面与最先进的方法相比达到了最高排名。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
多变量时间序列分类（MTSC）由于其多样的现实世界应用引起了广泛的研究关注。现有方法主要关注通用特征，但忽略了类别特定特征，这在数据集不平衡或类别特定细节存在差异的情况下表现不佳。
关键观点2: 论文亮点
最新相关研究工作提出了一种Shapelet Transformer（ShapeFormer）用于MTSC，包含两个Transformer模块，旨在识别类别特定特征和通用特征。通过结合这两个模块，ShapeFormer在分类准确性方面达到了最高排名。
关键观点3: 模型方法
ShapeFormer使用Offline Shapelet Discovery (OSD) 方法从训练数据集中提取Shapelets。研究引入了Shapelet Filter和位置嵌入技术，用于利用shapelet的特定类别特性。此外，通用Transformer利用卷积滤波器从时间序列中提取通用特征。
关键观点4: 实验分析
实验结果表明，ShapeFormer在多个数据集上取得了最佳性能，并在平均排名和top-1数量上均表现优异。此外，通过使用shapelets，该模型在准确率方面优于使用随机子序列和通用子序列的方法。
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