Я не уверен, что это правильный вопрос.
У меня есть данные временных рядов для нескольких метрик (около 300), и я хочу найти встроенное векторное представление этих метрик по отношению друг к другу, чтобы изобразить сходства (например, косинусное расстояние) между этими метриками, как мы делаем для слов в методы, такие как word2vec. Мой вопрос заключается в том, что если я обучу автокодер между каждой метрикой и остальными, как если бы я тренировал его в обоих направлениях - от одной метрики к другим и обратно, будет ли он фиксировать внутренние отношения между метриками?
Проблема здесь в том, что в случае word2vec у нас есть горячее представление слов, но в этом случае все метрики имеют определенные значения для каждой временной итерации, поэтому мы не можем использовать вектор строки для всех метрики для одного таймфрейма (который найдет связь между таймфреймами). Можно ли изучить взаимосвязь между этими метриками и использовать вложение для измерения сходства (например, косинусного расстояния)? Если так, то какой должен быть правильный подход?
Я пытался искать на форумах без каких-либо удовлетворительных ответов. Пожалуйста помоги.