論文の概要: Modeling Temporal Data as Continuous Functions with Process Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02590v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 17:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 17:13:15.615820
• Title: Modeling Temporal Data as Continuous Functions with Process Diffusion
• Title（参考訳）: プロセス拡散を伴う連続関数としての時間データのモデリング
• Authors: Marin Bilo\v{s}, Kashif Rasul, Anderson Schneider, Yuriy Nevmyvaka, Stephan G\"unnemann
• Abstract要約: 時系列のような時間的データは、しばしば不規則な間隔で観測される。 導出関数の連続性を保ったまま、予め定義されたプロセスからノイズを付加する拡散モデルを定義する。 ニューラルネットワークは、学習した分布から新しい実現法をサンプリングできるように、このプロセスを逆転するように訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2849153854336763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal data like time series are often observed at irregular intervals which is a challenging setting for existing machine learning methods. To tackle this problem, we view such data as samples from some underlying continuous function. We then define a diffusion-based generative model that adds noise from a predefined stochastic process while preserving the continuity of the resulting underlying function. A neural network is trained to reverse this process which allows us to sample new realizations from the learned distribution. We define suitable stochastic processes as noise sources and introduce novel denoising and score-matching models on processes. Further, we show how to apply this approach to the multivariate probabilistic forecasting and imputation tasks. Through our extensive experiments, we demonstrate that our method outperforms previous models on synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 時系列のような時間データは、しばしば不規則な間隔で観測されるが、これは既存の機械学習手法にとって難しい設定である。 この問題に対処するため、我々はそのようなデータを根底にある連続関数のサンプルとみなす。 次に, 生成関数の連続性を保ちながら, 事前定義された確率過程からノイズを付加する拡散に基づく生成モデルを定義する。 ニューラルネットワークは、このプロセスを逆転するように訓練され、学習した分布から新しい実現をサンプリングできる。 我々は,適切な確率過程をノイズ源として定義し,プロセスに新しい聴覚モデルとスコアマッチングモデルを導入する。 さらに,この手法を多変量確率予測およびインプテーションタスクに適用する方法を示す。 広範な実験により,本手法が従来の合成および実世界のデータセットよりも優れていることを示す。

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