노이즈가 있는 시계열 데이터의 강건한 분류 및 예측을 위한 희소 변분 다중 확률 과정 학습

노이즈가 있는 시계열 데이터에서 핵심 신호를 분리하고 다양한 동적 모델을 통합적으로 학습하는 Motion Code 프레임워크를 제안한다.