PHÂN LỚP DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN DỰA VÀO MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP CNN

• Tác giả: Lý Minh Trí
• Người hướng dẫn: PGS.TS Dương Tuấn Anh
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Phân Lớp Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian Dựa Vào Mạng Nơ-ron Tích Chập CNN
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Động cơ nghiên cứu
• 1.2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Những kết quả đạt được của luận văn
• 1.4. Cấu trúc của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Chuỗi thời gian
• 2.2. Phân lớp dữ liệu
• 2.2.1. Khái niệm phân lớp dữ liệu
• 2.2.2. Phương pháp phân lớp k lân cận gần nhất (k-NN)
• 2.3. Các độ đo khoảng cách
• 2.4. Mạng nơ ron đa tầng (MLP)
• 2.5. Mạng nơ ron tích chập (CNN)
• 2.6. Tinh chỉnh các siêu tham số và giải thuật Grid Search
• 2.7. Chuẩn hóa dữ liệu
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 3.1. Phân lớp chuỗi thời gian dựa vào shapelet
• 3.2. Phân lớp chuỗi thời gian bằng phương pháp SAX-VSM
• 3.3. Phân lớp chuỗi thời gian bằng mạng nơ ron tích chập FCN
• 3.4. Mạng nơ ron tích chập một chiều
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP ĐỀ XUẤT
• 4.1. Phương pháp tiếp cận
• 4.2. Ứng dụng kỹ thuật grid search
• 4.3. Các bộ dữ liệu thực nghiệm
• 4.4. Thư viện phần mềm hỗ trợ
• 4.5. Cách đánh giá chất lượng phương pháp phân lớp
• 5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Cấu hình hệ thống sử dụng trong thực nghiệm
• 5.2. Các phương pháp đối sánh và các bộ dữ liệu thực nghiệm
• 5.2.1. Các phương pháp đối sánh cho công tác phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian
• 5.2.2. Các bộ dữ liệu thực nghiệm
• 5.2.3. Bộ dữ liệu nhịp tim ECGFiveDays
• 5.2.4. Bộ dữ liệu Fish
• 5.2.5. Bộ dữ liệu CBF
• 5.2.6. Bộ dữ liệu Trace
• 5.3. Giá trị siêu tham số cho các bộ dữ liệu thực nghiệm
• 5.4. Kết quả thực nghiệm của ba bộ dữ liệu ArrowHead, BeeFl và ECGFiveDays
• 5.4.1. Kết quả thực nghiệm của bộ dữ liệu ArrowHead
• 5.4.2. Kết quả thực nghiệm của bộ dữ liệu BeeFl
• 5.4.3. Kết quả thực nghiệm của bộ dữ liệu ECGFiveDays
• 5.5. Kết quả tổng hợp tỷ lệ lỗi của các bộ dữ liệu thực nghiệm
• 5.6. Kết quả tổng hợp thời gian thực thi của các bộ dữ liệu thực nghiệm
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Kết quả đạt được của luận văn
• 6.2. Hướng phát triển trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Phân Lớp Chuỗi Thời Gian Luận Văn Thạc Sĩ

Phân tích và khai phá dữ liệu chuỗi thời gian đang thu hút sự quan tâm lớn từ giới nghiên cứu. Sự phát triển của công nghệ đã tạo ra lượng lớn dữ liệu chuỗi thời gian từ nhiều thiết bị. Việc khai thác thông tin từ dữ liệu này mang lại nhiều lợi ích trong nhiều lĩnh vực như khai phá dữ liệu, thống kê, học máy và xử lý tín hiệu. Có nhiều phương pháp để phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian, và gần đây, sự phát triển của mạng nơ-ron học sâu đã mở ra những hướng nghiên cứu mới, đặc biệt là việc áp dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN). Luận văn này tập trung vào việc áp dụng CNN để phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian. Công trình này sẽ so sánh hiệu quả của phương pháp đề xuất với các phương pháp truyền thống.

1.1. Ứng Dụng Rộng Rãi Của Phân Lớp Chuỗi Thời Gian

Phân tích chuỗi thời gian được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế và dự báo thời tiết. Việc xây dựng một bộ phân lớp trên một tập dữ liệu đã gán nhãn cho phép phân loại các dữ liệu chuỗi thời gian chưa biết lớp theo các lớp đã được định trước. Các phương pháp phân lớp truyền thống bao gồm cây quyết định và k-lân cận gần nhất. Wang và các cộng sự đã chứng minh rằng giải thuật 1-NN kết hợp với độ đo DTW là một phương pháp hiệu quả cho bài toán này.

1.2. Sự Trỗi Dậy Của Deep Learning Trong Phân Lớp

Sự phát triển của học sâu đã tạo ra một cuộc cách mạng trong trí tuệ nhân tạo. Wang và các cộng sự đã đề xuất mô hình mạng nơ-ron tích chập FCN để phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian và so sánh với các thuật toán truyền thống. Kết quả cho thấy phương pháp dựa trên mạng FCN là một hướng đi đầy hứa hẹn, vượt trội hơn trên một số tập dữ liệu. Điều này thúc đẩy việc nghiên cứu áp dụng CNN vào phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian.

II. Thách Thức Phân Lớp Chuỗi Thời Gian Luận Văn Thạc Sĩ

Việc lựa chọn phương pháp phân lớp chuỗi thời gian phù hợp là một thách thức. Các phương pháp truyền thống đôi khi không đủ mạnh để xử lý dữ liệu phức tạp. Mạng nơ-ron tích chập (CNN) có tiềm năng giải quyết vấn đề này, nhưng việc thiết kế và huấn luyện mạng CNN hiệu quả đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên môn. Luận văn này đi sâu vào việc đánh giá hiệu năng của CNN so với các phương pháp khác. Tác giả tập trung vào phân tích dữ liệu, chọn lọc đặc trưng và tinh chỉnh siêu tham số để đạt được kết quả tốt nhất.

2.1. Hạn Chế Của Các Phương Pháp Truyền Thống

Các phương pháp phân lớp truyền thống như k-NN và SVM có thể gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu chuỗi thời gian có độ dài khác nhau hoặc chứa nhiều nhiễu. Wang và các cộng sự đã chỉ ra rằng giải thuật 1-NN kết hợp với độ đo DTW là một cách tiếp cận hiệu quả, nhưng nó vẫn có những hạn chế về tốc độ và khả năng xử lý dữ liệu lớn. Do đó, việc tìm kiếm các phương pháp phân lớp mới, mạnh mẽ hơn là cần thiết.

2.2. Vấn Đề Huấn Luyện Mạng CNN Hiệu Quả

Huấn luyện mạng CNN cho bài toán phân lớp chuỗi thời gian đòi hỏi nhiều thời gian và tài nguyên tính toán. Việc lựa chọn kiến trúc mạng phù hợp, thiết lập các siêu tham số và tránh overfitting là những thách thức lớn. Cần có các kỹ thuật tiên tiến như chuẩn hóa dữ liệu, tăng cường dữ liệu và tinh chỉnh siêu tham số để đạt được hiệu quả tối ưu. Luận văn này tập trung vào việc giải quyết những vấn đề này.

III. CNN Giải Pháp Cho Bài Toán Phân Lớp Chuỗi Thời Gian

Luận văn này chọn áp dụng mạng nơ-ron tích chập một chiều (1D-CNN) vào bài toán phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian, do tính phù hợp của mô hình 1D-CNN với thể loại dữ liệu chuỗi thời gian. Khác với mô hình 2D-CNN phù hợp với dữ liệu hình ảnh, 1D-CNN có khả năng trích xuất đặc trưng trực tiếp từ chuỗi thời gian mà không cần biến đổi phức tạp. Công trình này tập trung vào xây dựng, huấn luyện và đánh giá mô hình 1D-CNN cho nhiều tập dữ liệu khác nhau.

3.1. Ưu Điểm Của Mạng 1D CNN Cho Chuỗi Thời Gian

Mạng 1D-CNN có khả năng tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu chuỗi thời gian thông qua các lớp tích chập và lớp gộp. Điều này giúp giảm thiểu sự can thiệp thủ công và cho phép mô hình thích nghi với các loại chuỗi thời gian khác nhau. So với các mô hình học sâu khác như RNN, CNN có khả năng xử lý song song tốt hơn, giúp tăng tốc quá trình huấn luyện.

3.2. Kiến Trúc Mạng 1D CNN Trong Luận Văn

Luận văn sử dụng mạng 1D-CNN với một số lớp tích chập, lớp gộp và lớp kết nối đầy đủ. Các lớp tích chập sử dụng các bộ lọc một chiều để trích xuất các đặc trưng từ chuỗi thời gian. Các lớp gộp giảm kích thước của các đặc trưng và giúp mô hình trở nên bất biến với các biến đổi nhỏ. Các lớp kết nối đầy đủ phân lớp các đặc trưng thành các lớp khác nhau.

IV. Đánh Giá Hiệu Năng CNN Trong Phân Lớp Chuỗi Thời Gian

Luận văn này tiến hành thực nghiệm trên 14 tập dữ liệu mẫu từ website UCR để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình 1D-CNN đem lại hiệu quả phân lớp tốt hơn hai mô hình đối sánh trên phần lớn các bộ dữ liệu thực nghiệm. Tuy nhiên, tác giả cũng chỉ ra rằng việc huấn luyện CNN đòi hỏi nhiều thời gian hơn so với các phương pháp truyền thống.

4.1. So Sánh CNN Với DTW Và SAX SVM

Phương pháp 1D-CNN được so sánh với giải thuật 1-nearest-neighbors với độ đo xoắn thời gian động (DTW) và phương pháp kết hợp phép biến đổi SAX với mô hình không gian vector (SAX-SVM). Kết quả cho thấy CNN vượt trội hơn trong nhiều trường hợp, đặc biệt là với các tập dữ liệu phức tạp. Tuy nhiên, DTW và SAX-SVM vẫn có thể là lựa chọn phù hợp cho các tập dữ liệu nhỏ hoặc đơn giản.

4.2. Phân Tích Kết Quả Thực Nghiệm Chi Tiết

Phân tích sâu hơn về kết quả thực nghiệm cho thấy CNN có khả năng học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu chuỗi thời gian tốt hơn các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, việc lựa chọn siêu tham số phù hợp cho CNN là rất quan trọng để đạt được hiệu quả tối ưu. Các yếu tố như kích thước kernel, số lượng lớp tích chập và learning rate có ảnh hưởng lớn đến kết quả phân lớp.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Phân Lớp Chuỗi Thời Gian Bằng CNN

Phân lớp chuỗi thời gian bằng mạng CNN có nhiều ứng dụng thực tiễn quan trọng. Ví dụ, trong lĩnh vực y tế, nó có thể được sử dụng để phân lớp tín hiệu điện tim (ECG) hoặc tín hiệu não (EEG). Trong lĩnh vực tài chính, nó có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán. Luận văn này thảo luận về một số ứng dụng tiềm năng của phương pháp đề xuất.

5.1. Phân Lớp Tín Hiệu ECG Trong Y Tế

CNN có thể được sử dụng để tự động phát hiện các bất thường trong tín hiệu ECG, giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh tim mạch sớm hơn. Mô hình CNN có thể được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn các tín hiệu ECG đã được gán nhãn để phân lớp chúng thành các loại khác nhau, chẳng hạn như nhịp tim bình thường, nhịp tim nhanh hoặc rung nhĩ.

5.2. Dự Đoán Xu Hướng Thị Trường Chứng Khoán

CNN có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian về giá cổ phiếu và các chỉ số tài chính khác để dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán. Mô hình CNN có thể học các mẫu phức tạp trong dữ liệu và sử dụng chúng để đưa ra các dự đoán chính xác. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng dự đoán thị trường chứng khoán là một bài toán rất khó và không có phương pháp nào có thể đảm bảo thành công.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Luận Văn Về CNN

Luận văn này đã trình bày một nghiên cứu về việc áp dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) vào bài toán phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian. Kết quả thực nghiệm cho thấy CNN có tiềm năng vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc nghiên cứu các kiến trúc CNN phức tạp hơn và áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để cải thiện hiệu năng.

6.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Đạt Được

Luận văn đã đạt được các kết quả sau: (1) Xây dựng và huấn luyện thành công mô hình 1D-CNN cho bài toán phân lớp chuỗi thời gian. (2) Đánh giá hiệu năng của mô hình trên 14 tập dữ liệu UCR. (3) So sánh hiệu quả của CNN với các phương pháp DTW và SAX-SVM. (4) Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng của CNN.

6.2. Các Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng

Các hướng nghiên cứu trong tương lai bao gồm: (1) Nghiên cứu các kiến trúc CNN mới, chẳng hạn như ResNet và Inception, để cải thiện hiệu năng. (2) Áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để tăng kích thước của tập huấn luyện. (3) Nghiên cứu các phương pháp giải thích kết quả phân lớp của CNN. (4) Áp dụng CNN vào các bài toán phân lớp chuỗi thời gian trong các lĩnh vực khác nhau.

Tổng quan nghiên cứu

Phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong khoa học máy tính, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu chuỗi thời gian ngày càng được thu thập rộng rãi từ nhiều thiết bị và ứng dụng như tài chính, y tế, dự báo thời tiết. Theo ước tính, có hàng trăm bộ dữ liệu chuỗi thời gian chuẩn được sử dụng để đánh giá các thuật toán phân lớp, trong đó các phương pháp truyền thống như 1-lân cận gần nhất (1-NN) kết hợp với độ đo xoắn thời gian động (DTW) được xem là tiêu chuẩn vàng. Mục tiêu của luận văn là đề xuất và đánh giá hiệu năng của mạng nơ ron tích chập một chiều (1D-CNN) trong phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian, so sánh với hai phương pháp truyền thống là 1-NN + DTW và SAX kết hợp mô hình không gian vectơ (SAX-VSM). Nghiên cứu thực nghiệm trên 14 bộ dữ liệu mẫu từ kho dữ liệu UCR, với các bộ dữ liệu tiêu biểu như ArrowHead, BeeFl, ECGFiveDays, Fish, CBF và Trace, nhằm làm rõ tiềm năng và hiệu quả của mô hình 1D-CNN trong việc nâng cao độ chính xác phân lớp. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu chuỗi thời gian có chiều dài và số lớp đa dạng, được thu thập trong khoảng thời gian gần đây, với ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các giải pháp phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian hiệu quả, góp phần thúc đẩy ứng dụng học sâu trong lĩnh vực này.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Chuỗi thời gian (Time Series): Là dãy các điểm dữ liệu được đo tại các thời điểm cách đều nhau, bao gồm các thành phần xu hướng, chu kỳ, mùa vụ và nhiễu bất quy tắc. Chuỗi thời gian được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, và dự báo.

• Phân lớp dữ liệu (Classification): Quá trình xác định lớp của một mẫu dựa trên các thuộc tính đặc trưng. Các phương pháp phân lớp truyền thống như k-lân cận gần nhất (k-NN), máy vectơ hỗ trợ (SVM), cây quyết định, và mạng nơ ron đa tầng (MLP) được sử dụng phổ biến.

• Độ đo khoảng cách (Distance Measures): Độ đo Euclid và độ đo xoắn thời gian động (DTW) là hai phương pháp phổ biến để tính khoảng cách giữa các chuỗi thời gian, trong đó DTW có ưu thế khi chuỗi có độ dài khác nhau hoặc bị lệch pha.

• Mạng nơ ron tích chập một chiều (1D-CNN): Mạng CNN được thiết kế để xử lý dữ liệu một chiều như chuỗi thời gian, với các tầng tích chập, gộp và kết nối đầy đủ, giúp tự động trích xuất đặc trưng và phân lớp hiệu quả. Mô hình 1D-CNN có ưu điểm về độ phức tạp tính toán thấp, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.

• Hàm Softmax: Được sử dụng ở tầng cuối cùng của mạng để chuyển đổi đầu ra thành xác suất phân lớp, đảm bảo tổng xác suất bằng 1.

• Tinh chỉnh siêu tham số (Hyperparameter Tuning) và Grid Search: Grid Search là phương pháp tìm kiếm vét cạn các tổ hợp siêu tham số để tối ưu hiệu quả mô hình, đặc biệt quan trọng trong huấn luyện mạng nơ ron học sâu.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu sử dụng là 14 bộ dữ liệu chuỗi thời gian chuẩn từ kho dữ liệu UCR, bao gồm các bộ dữ liệu đa dạng về số lớp, chiều dài chuỗi và kích thước tập huấn luyện, kiểm thử. Các bộ dữ liệu tiêu biểu như ArrowHead (3 lớp, 251 điểm), BeeFl (2 lớp, 512 điểm), ECGFiveDays (2 lớp, 136 điểm), Fish (7 lớp, 463 điểm), CBF (3 lớp, 128 điểm), và Trace (5 lớp, 275 điểm) được lựa chọn để đánh giá chi tiết.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Hiện thực mô hình mạng nơ ron tích chập một chiều (1D-CNN) với cấu hình gồm 3 tầng CNN và 2 tầng MLP, sử dụng hàm kích hoạt ReLU, hàm softmax ở tầng cuối, và kỹ thuật Dropout để giảm overfitting.

• Áp dụng kỹ thuật Grid Search để tinh chỉnh các siêu tham số như số lượng bộ lọc (filters), kích thước kernel, số lượng đơn vị ở tầng Dense, và tỷ lệ dropout nhằm tối ưu hiệu quả phân lớp.

• So sánh hiệu năng mô hình 1D-CNN với hai phương pháp truyền thống: 1-NN kết hợp độ đo DTW và SAX-VSM.

• Đánh giá chất lượng phân lớp dựa trên tỷ lệ lỗi (error rate) và thời gian thực thi, sử dụng phương pháp kiểm tra chéo k-phần (k-fold cross-validation) với k=5 để đảm bảo tính khách quan và ổn định của kết quả.

• Các phần mềm hỗ trợ gồm thư viện Keras cho mô hình 1D-CNN và thư viện Tslearn cho các phương pháp truyền thống.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả phân lớp trên bộ dữ liệu ArrowHead: Mô hình 1D-CNN đạt tỷ lệ lỗi 0.217, thấp hơn so với 1-NN + DTW (0.297) và SAX-VSM (0.7), cho thấy khả năng phân biệt các lớp hình ảnh chuỗi thời gian tốt hơn. Tuy nhiên, thời gian phân lớp của 1D-CNN cao hơn đáng kể, do quá trình huấn luyện phức tạp.

2. Kết quả trên bộ dữ liệu BeeFl: 1D-CNN đạt tỷ lệ lỗi 0.1, vượt trội so với 1-NN + DTW và SAX-VSM đều có tỷ lệ lỗi 0.9, minh chứng cho khả năng xử lý dữ liệu hình ảnh chuyển đổi thành chuỗi thời gian của 1D-CNN. Thời gian thực thi của 1D-CNN vẫn cao hơn hai phương pháp còn lại.

3. Phân lớp dữ liệu ECGFiveDays: 1D-CNN đạt tỷ lệ lỗi 0.079, thấp hơn nhiều so với 1-NN + DTW (0.232) và SAX-VSM (0.11), chứng tỏ hiệu quả của mạng nơ ron tích chập trong xử lý dữ liệu y tế chuỗi thời gian. Thời gian phân lớp của 1D-CNN vẫn là điểm cần cải thiện.

4. Tổng hợp trên 14 bộ dữ liệu: Mô hình 1D-CNN cho kết quả phân lớp chính xác hơn phần lớn các bộ dữ liệu so với hai phương pháp truyền thống, với tỷ lệ lỗi trung bình thấp hơn khoảng 10-15%. Tuy nhiên, thời gian huấn luyện và phân lớp của 1D-CNN cao hơn, đặc biệt khi áp dụng Grid Search để tinh chỉnh siêu tham số.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp 1D-CNN vượt trội là khả năng tự động trích xuất đặc trưng phức tạp từ dữ liệu chuỗi thời gian, không phụ thuộc vào các phép đo khoảng cách thủ công như DTW hay biến đổi SAX. Mạng CNN tận dụng các bộ lọc tích chập để phát hiện các mẫu cục bộ và kết hợp các tầng để nhận diện các đặc trưng phức tạp hơn, từ đó nâng cao độ chính xác phân lớp.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả phù hợp với xu hướng ứng dụng học sâu trong phân lớp chuỗi thời gian, đồng thời khẳng định tính hiệu quả của mô hình 1D-CNN so với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, thời gian huấn luyện cao là điểm hạn chế, do đó cần cân nhắc khi áp dụng trong các ứng dụng yêu cầu thời gian thực hoặc tài nguyên hạn chế.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ tỷ lệ lỗi và thời gian thực thi trên từng bộ dữ liệu, giúp minh họa rõ ràng sự khác biệt về hiệu năng và chi phí tính toán giữa các phương pháp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tối ưu hóa cấu trúc mạng 1D-CNN: Đề xuất giảm số tầng hoặc số bộ lọc trong mạng để cân bằng giữa độ chính xác và thời gian huấn luyện, nhằm phù hợp với các ứng dụng thời gian thực. Chủ thể thực hiện: nhóm nghiên cứu phát triển mô hình, trong vòng 6 tháng.

2. Áp dụng kỹ thuật tăng tốc huấn luyện: Sử dụng phần cứng GPU hoặc các kỹ thuật huấn luyện phân tán để giảm thời gian huấn luyện mạng CNN, giúp mô hình có thể triển khai hiệu quả hơn trong thực tế. Chủ thể thực hiện: phòng thí nghiệm hoặc trung tâm dữ liệu, trong vòng 3 tháng.

3. Kết hợp mô hình hybrid: Nghiên cứu kết hợp 1D-CNN với các phương pháp truyền thống như DTW hoặc SAX để tận dụng ưu điểm của từng phương pháp, nâng cao độ chính xác và giảm chi phí tính toán. Chủ thể thực hiện: nhóm nghiên cứu học máy, trong vòng 9 tháng.

4. Mở rộng thử nghiệm trên dữ liệu thực tế đa dạng: Khuyến nghị áp dụng mô hình 1D-CNN trên các bộ dữ liệu chuỗi thời gian thực tế trong các lĩnh vực như y tế, tài chính, công nghiệp để đánh giá tính khả thi và hiệu quả thực tiễn. Chủ thể thực hiện: các tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp, trong vòng 12 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Khoa học máy tính, học máy: Luận văn cung cấp kiến thức sâu về mạng nơ ron tích chập 1D-CNN và các phương pháp phân lớp chuỗi thời gian, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

2. Chuyên gia phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo: Các kỹ sư và nhà phát triển có thể áp dụng mô hình 1D-CNN để xây dựng các hệ thống phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian trong thực tế, như phân tích tín hiệu y tế, dự báo tài chính.

3. Doanh nghiệp và tổ chức sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian: Các đơn vị trong lĩnh vực tài chính, y tế, công nghiệp có thể tham khảo để lựa chọn giải pháp phân lớp dữ liệu phù hợp, nâng cao hiệu quả khai thác dữ liệu.

4. Giảng viên và nhà đào tạo: Tài liệu luận văn có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo giảng dạy về học sâu, mạng nơ ron tích chập và phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian trong các khóa học chuyên ngành.

Câu hỏi thường gặp

1. Mạng nơ ron tích chập 1D-CNN khác gì so với 2D-CNN?
   1D-CNN xử lý dữ liệu một chiều như chuỗi thời gian, sử dụng bộ lọc một chiều, có độ phức tạp tính toán thấp hơn nhiều so với 2D-CNN dùng cho dữ liệu hình ảnh hai chiều. Ví dụ, 1D-CNN phù hợp cho phân lớp tín hiệu ECG hoặc dữ liệu cảm biến.

2. Tại sao chọn 1-NN kết hợp DTW làm phương pháp đối sánh?
   1-NN + DTW được xem là tiêu chuẩn vàng trong phân lớp chuỗi thời gian do khả năng xử lý chuỗi có độ dài khác nhau và lệch pha tốt, được nhiều nghiên cứu công nhận hiệu quả.

3. Grid Search có ưu và nhược điểm gì?
   Grid Search giúp tìm siêu tham số tối ưu bằng cách thử tất cả tổ hợp, đảm bảo hiệu quả mô hình nhưng tốn nhiều thời gian và tài nguyên tính toán, đặc biệt với mô hình phức tạp như CNN.

4. Làm thế nào để giảm thời gian huấn luyện mạng 1D-CNN?
   Có thể sử dụng phần cứng GPU, kỹ thuật huấn luyện phân tán, hoặc giảm độ sâu và số lượng bộ lọc của mạng để giảm thời gian huấn luyện mà vẫn giữ được độ chính xác.

5. Phương pháp SAX-VSM hoạt động như thế nào?
   SAX-VSM biến đổi chuỗi thời gian thành các biểu diễn ký tự rời rạc (SAX), sau đó sử dụng mô hình không gian vectơ với trọng số tf-idf để phân lớp, giúp giảm chiều dữ liệu và tăng tốc độ phân lớp.

Kết luận

• Mạng nơ ron tích chập một chiều (1D-CNN) cho hiệu quả phân lớp chuỗi thời gian vượt trội so với các phương pháp truyền thống như 1-NN + DTW và SAX-VSM trên phần lớn bộ dữ liệu thực nghiệm.
• 1D-CNN tự động trích xuất đặc trưng phức tạp, phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian đa dạng về chiều dài và số lớp.
• Thời gian huấn luyện và phân lớp của 1D-CNN cao hơn, đòi hỏi tối ưu về cấu trúc mạng và phần cứng hỗ trợ.
• Kỹ thuật Grid Search giúp tìm siêu tham số tối ưu nhưng tăng chi phí tính toán, cần cân nhắc trong ứng dụng thực tế.
• Hướng phát triển tiếp theo là tối ưu mô hình, kết hợp các phương pháp và mở rộng thử nghiệm trên dữ liệu thực tế đa ngành.

Đề nghị các nhà nghiên cứu và chuyên gia ứng dụng tiếp tục khai thác tiềm năng của mạng nơ ron tích chập trong phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian để phát triển các giải pháp thông minh, hiệu quả hơn. Hãy bắt đầu áp dụng và thử nghiệm mô hình 1D-CNN trong dự án của bạn để nâng cao chất lượng phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian ngay hôm nay!