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。
関連論文リスト
- Inference-Time Alignment in Diffusion Models with Reward-Guided Generation: Tutorial and Review [59.856222854472605]
このチュートリアルは、拡散モデルにおける下流の報酬関数を最適化するための推論時ガイダンスとアライメント方法に関する詳細なガイドを提供する。
生物学のような分野における実践的な応用は、しばしば特定の指標を最大化するサンプル生成を必要とする。
本稿では,(1)推論時と組み合わせた微調整手法,(2)モンテカルロ木探索などの探索アルゴリズムに基づく推論時アルゴリズム,(3)言語モデルと拡散モデルにおける推論時アルゴリズムの接続について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-16T17:37:35Z) - Improving the Noise Estimation of Latent Neural Stochastic Differential Equations [4.64982780843177]
SDE(Latent Neural differential equations)は、最近時系列データから生成モデルを学習するための有望なアプローチとして登場した。
本稿では, この過小評価を詳細に検討し, 損失関数に付加的な雑音正規化を加えることで, 簡単な解法を提案する。
我々はデータの拡散成分を正確に捉えるモデルを学ぶことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T11:56:35Z) - Logistic-beta processes for dependent random probabilities with beta marginals [58.91121576998588]
本稿では,ロジスティック・ベータプロセスと呼ばれる新しいプロセスを提案する。
空間や時間などの離散領域と連続領域の両方への依存をモデル化でき、相関カーネルを通じて柔軟な依存構造を持つ。
本研究は,非パラメトリック二分回帰と条件密度推定の例による効果をシミュレーション研究と妊娠結果応用の両方で説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-10T21:41:32Z) - ChiroDiff: Modelling chirographic data with Diffusion Models [132.5223191478268]
チャーログラフィーデータのための強力なモデルクラスである「拡散確率モデル(Denoising Diffusion Probabilistic Models)」やDDPMを導入している。
我々のモデルは「ChiroDiff」と呼ばれ、非自己回帰的であり、全体論的概念を捉えることを学び、したがって高い時間的サンプリングレートに回復する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-07T15:17:48Z) - Score-based Diffusion Models in Function Space [137.70916238028306]
拡散モデルは、最近、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。
この研究は、関数空間における拡散モデルをトレーニングするためのDDO(Denoising Diffusion Operators)と呼ばれる数学的に厳密なフレームワークを導入する。
データ解像度に依存しない固定コストで、対応する離散化アルゴリズムが正確なサンプルを生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T23:50:53Z) - Score-based Continuous-time Discrete Diffusion Models [102.65769839899315]
連続時間マルコフ連鎖を介して逆過程が認知されるマルコフジャンププロセスを導入することにより、拡散モデルを離散変数に拡張する。
条件境界分布の単純なマッチングにより、偏りのない推定器が得られることを示す。
提案手法の有効性を,合成および実世界の音楽と画像のベンチマークで示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T05:33:29Z) - Anomaly Detection of Time Series with Smoothness-Inducing Sequential
Variational Auto-Encoder [59.69303945834122]
Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder (SISVAE) モデルを提案する。
我々のモデルは、フレキシブルニューラルネットワークを用いて各タイムスタンプの平均と分散をパラメータ化する。
合成データセットと公開実世界のベンチマークの両方において,本モデルの有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T06:15:15Z) - Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic
Time Series Forecasting [4.1573460459258245]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T15:46:10Z) - Automatic Differentiation to Simultaneously Identify Nonlinear Dynamics
and Extract Noise Probability Distributions from Data [4.996878640124385]
SINDyは時系列データから類似の動的モデルや方程式を発見するためのフレームワークである。
自動微分と最近のRudyらによって制約されたタイムステッピングを統合したSINDyアルゴリズムの変種を開発する。
本手法は,ガウス分布,一様分布,ガンマ分布,レイリー分布などの確率分布の多様性を同定できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-12T23:52:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。