論文の概要: Diffusion Models for Time Series Applications: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00624v1
• Date: Mon, 1 May 2023 02:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 14:09:15.319260
• Title: Diffusion Models for Time Series Applications: A Survey
• Title（参考訳）: 時系列応用のための拡散モデル:調査
• Authors: Lequan Lin, Zhengkun Li, Ruikun Li, Xuliang Li, Junbin Gao
• Abstract要約: 拡散モデルは現在、画像、ビデオ、テキスト合成に使われている。 我々は,時系列予測,計算,生成のための拡散に基づく手法に着目する。 拡散型手法の共通限界を結論し,今後の研究の方向性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.003273147019446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models, a family of generative models based on deep learning, have become increasingly prominent in cutting-edge machine learning research. With a distinguished performance in generating samples that resemble the observed data, diffusion models are widely used in image, video, and text synthesis nowadays. In recent years, the concept of diffusion has been extended to time series applications, and many powerful models have been developed. Considering the deficiency of a methodical summary and discourse on these models, we provide this survey as an elementary resource for new researchers in this area and also an inspiration to motivate future research. For better understanding, we include an introduction about the basics of diffusion models. Except for this, we primarily focus on diffusion-based methods for time series forecasting, imputation, and generation, and present them respectively in three individual sections. We also compare different methods for the same application and highlight their connections if applicable. Lastly, we conclude the common limitation of diffusion-based methods and highlight potential future research directions.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づく生成モデルのファミリである拡散モデルは、最先端の機械学習研究で注目を集めている。 観察されたデータに類似したサンプルを生成するのに際し、拡散モデルは画像、ビデオ、テキスト合成に広く使われている。 近年、拡散の概念は時系列応用にも拡張され、多くの強力なモデルが開発されている。 本研究は,これらのモデルに関する方法論的要約と談話の欠如を踏まえ,本研究を新たな研究者のための基礎資料とし,今後の研究の動機づけにも貢献する。 さらに理解を深めるために,拡散モデルの基礎について概説する。 これ以外は, 時系列予測, インプテーション, 生成のための拡散に基づく手法に主眼を置き, それぞれ3つのセクションで提示する。 また、同じアプリケーションに対して異なる方法を比較し、適用すればそれらの接続を強調します。 最後に,拡散型手法の共通限界を結論し,今後の研究の方向性を明らかにする。

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