Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder - Alfonte Zapana, Reynaldo (2018)
En este trabajo se propone un m´etodo basado en autoencoder para la reducción de la dimensionalidad de series temporales, el cual consiste en la conﬁguración del número de capas y unidades. El método se comparo´ con técnicas de reducción de dimensionalidad lineales y no lineales. Además se provee dos casos de estudio para determinar relaciones en datos climáticos. Es importante la representación adecuada de las series temporales al momento de proceder a analizar con algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático. En series temporales hay una diversidad de t´ecnicas de representación que a la vez hacen reducción de dimensionalidad.