FlowPath: Lernende Flows für robuste Klassifikation unregelmäßiger Zeitreihen
Die neue Methode FlowPath nutzt invertierbare neuronale Flows, um die Geometrie von Kontrollpfaden aus unregelmäßig gesampelten Zeitreihen zu lernen. Anstatt auf starre Interpolationsschemata zurückzugreifen, baut FlowPath ein kontinuierliches, datenadaptives Manifold auf, das durch Invertierbarkeitsbeschränkungen stabil und informationsbewahrend bleibt.
