論文の概要: Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12072v1
• Date: Thu, 28 Jan 2021 15:46:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-01-31 21:55:27.447917
• Title: Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 多変量確率時系列予測のための自己回帰消音拡散モデル
• Authors: Kashif Rasul, Calvin Seward, Ingmar Schuster, Roland Vollgraf
• Abstract要約: 拡散確率モデル(拡散確率モデル)は、スコアマッチングやエネルギーベースの手法と密接に結びついている潜在変数モデルのクラスである。 我々のモデルは、データ可能性の変動境界を最適化して勾配を学習し、推論時にホワイトノイズを関心の分布のサンプルに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1573460459258245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose \texttt{TimeGrad}, an autoregressive model for multivariate probabilistic time series forecasting which samples from the data distribution at each time step by estimating its gradient. To this end, we use diffusion probabilistic models, a class of latent variable models closely connected to score matching and energy-based methods. Our model learns gradients by optimizing a variational bound on the data likelihood and at inference time converts white noise into a sample of the distribution of interest through a Markov chain using Langevin sampling. We demonstrate experimentally that the proposed autoregressive denoising diffusion model is the new state-of-the-art multivariate probabilistic forecasting method on real-world data sets with thousands of correlated dimensions. We hope that this method is a useful tool for practitioners and lays the foundation for future research in this area.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,その勾配を推定し,各タイミングにおけるデータ分布からのサンプルを多変量確率時系列予測のための自己回帰モデルである「texttt{TimeGrad}」を提案する。 この目的のために,スコアマッチングやエネルギーベース手法と密接な関係を持つ潜在変数モデルのクラスである拡散確率モデルを用いる。 モデルでは,データ可能性の変動境界を最適化して勾配を学習し,推定時に白色雑音をLangevinサンプリングを用いてマルコフ連鎖を介して興味の分布のサンプルに変換する。 提案手法は,数千の相関次元を持つ実世界のデータセット上での,最先端の多変量確率予測手法であることを示す。 我々は,本手法が実践者にとって有用なツールであり,今後の研究の基盤となることを願っている。

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