論文の概要: CSDI: Conditional Score-based Diffusion Models for Probabilistic Time Series Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03502v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 22:20:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 13:47:08.545655
• Title: CSDI: Conditional Score-based Diffusion Models for Probabilistic Time Series Imputation
• Title（参考訳）: CSDI:確率的時系列インプットのための条件付きスコアベース拡散モデル
• Authors: Yusuke Tashiro, Jiaming Song, Yang Song, Stefano Ermon
• Abstract要約: Conditional Score-based Diffusion Model for Imputation (CSDI) は、観測データに条件付きスコアベース拡散モデルを利用する新しい時系列計算法である。 CSDIは、一般的なパフォーマンスメトリクスの既存の確率論的計算方法よりも40-70%改善されている。 さらに、Cは最先端の決定論的計算法と比較して誤差を5-20%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.63407690972139
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The imputation of missing values in time series has many applications in healthcare and finance. While autoregressive models are natural candidates for time series imputation, score-based diffusion models have recently outperformed existing counterparts including autoregressive models in many tasks such as image generation and audio synthesis, and would be promising for time series imputation. In this paper, we propose Conditional Score-based Diffusion models for Imputation (CSDI), a novel time series imputation method that utilizes score-based diffusion models conditioned on observed data. Unlike existing score-based approaches, the conditional diffusion model is explicitly trained for imputation and can exploit correlations between observed values. On healthcare and environmental data, CSDI improves by 40-70% over existing probabilistic imputation methods on popular performance metrics. In addition, deterministic imputation by CSDI reduces the error by 5-20% compared to the state-of-the-art deterministic imputation methods. Furthermore, CSDI can also be applied to time series interpolation and probabilistic forecasting, and is competitive with existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 時系列における不足価値の計算は、医療と金融に多くの応用がある。 自己回帰モデルは時系列計算の自然な候補であるが、スコアベースの拡散モデルは画像生成や音声合成など多くのタスクにおいて自己回帰モデルを含む既存のモデルよりも優れており、時系列計算には有望である。 本稿では,観測データに条件付きスコアベース拡散モデルを用いた新しい時系列計算法であるCSDI(Conditional Score-based Diffusion Model for Imputation)を提案する。 既存のスコアベースアプローチとは異なり、条件拡散モデルはインプテーションのために明示的に訓練され、観測値間の相関を利用することができる。 医療データと環境データでは、CSDIは一般的なパフォーマンス指標の既存の確率論的計算方法よりも40-70%改善している。 さらに、CSDIによる決定論的計算は、最先端の決定論的計算法と比較して誤差を5-20%削減する。 さらに、CSDIは時系列補間や確率予測にも適用でき、既存のベースラインと競合する。

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