כתבה
arXiv cs.AI ·
DeepFeature: ייצור תכונות-מודרני, מוטיבציה-מודרנית לטיפול בסיגנלים מכפתורי ערכת-גוף
DeepFeature: LLM-Empowered Context-aware Feature Generation for Wearable Biosignals
DeepFeature היא תשתית חדשנית לייצור תכונות-מודרני, המשתמשת ב-LLMs ובידע-מומחה לטיפול בסיגנלים מכפתורי ערכת-גוף. התשתית משלבת יכולת-בניית-מודלים של LLMs, ידע-מומחה ושיתוף-פעולה בין-תכונות. DeepFeature מציעה תשתית חדשנית לייצור תכונות-מודרני, המשתמשת ב-LLMs ובידע-מומחה לטיפול בסיגנלים מכפתורי ערכת-גוף.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2512.08379v3 Announce Type: replace Abstract: Biosignals collected from wearable devices are widely utilized in healthcare applications. Machine learning models used in these applications often rely on features extracted from biosignals due to their effectiveness, lower data dimensionality, and wide compatibility across various model architectures. However, existing feature extraction methods often lack task-specific contextual knowledge, struggle to identify optimal features in high-dimensional combinatorial feature space, and are prone to automated code generation and execution errors. In this paper, we propose DeepFeature, the first LLM-empowered, context-aware feature generation framework for wearable biosignals. DeepFeature introduces a multi-source feature generation mechanism
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית