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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02590v2
• Date: Fri, 19 May 2023 11:34:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 19:32:29.271515
• Title: Modeling Temporal Data as Continuous Functions with Stochastic Process Diffusion
• Title（参考訳）: 確率過程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: 時間データは、基礎となる関数の離散化測定と見なすことができる。 このようなデータの生成モデルを構築するには、そのデータを管理するプロセスをモデル化する必要があります。 本稿では,関数空間における微分拡散モデルを定義することで解を提案する。
• 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 such as time series can be viewed as discretized measurements of the underlying function. To build a generative model for such data we have to model the stochastic process that governs it. We propose a solution by defining the denoising diffusion model in the function space which also allows us to naturally handle irregularly-sampled observations. The forward process gradually adds noise to functions, preserving their continuity, while the learned reverse process removes the noise and returns functions as new samples. To this end, we define suitable noise sources and introduce novel denoising and score-matching models. We show how our method can be used for multivariate probabilistic forecasting and imputation, and how our model can be interpreted as a neural process.
• Abstract（参考訳）: 時系列などの時間データは、基礎となる関数の離散化測定と見なすことができる。 このようなデータの生成モデルを構築するには、それを管理する確率過程をモデル化する必要があります。 関数空間における微分拡散モデルを定義し,不規則にサンプリングされた観測を自然に処理できる解を提案する。 フォワードプロセスは徐々に関数にノイズを加え、連続性を保ちながら、学習された逆プロセスはノイズを取り除き、新しいサンプルとして関数を返す。 この目的のために,適切な音源を定め,新しいデノイジングモデルとスコアマッチングモデルを導入する。 本手法が多変量確率予測および計算にどのように利用できるか,また,モデルがニューラルプロセスとして解釈されるかを示す。

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