Soft-MSM: Differentiable Context-Aware Elastic Alignment for Time Series

Esta pesquisa apresenta o Soft-MSM, uma nova perda de alinhamento elástico diferenciável para séries temporais, baseada na distância Move-Split-Merge (MSM). O Soft-MSM supera a limitação do Soft-DTW ao incorporar custos de transição sensíveis ao contexto, tornando-o adequado para otimização baseada em gradiente em tarefas de aprendizado de máquina como classificação e agrupamento.