論文の概要: Provably Convergent Schr\"odinger Bridge with Applications to
Probabilistic Time Series Imputation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07247v4
- Date: Sun, 10 Sep 2023 15:38:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 21:43:17.374484
- Title: Provably Convergent Schr\"odinger Bridge with Applications to
Probabilistic Time Series Imputation
- Title（参考訳）: 確率的時系列インプテーションへの応用による有理収束型schr\"odinger橋
- Authors: Yu Chen and Wei Deng and Shikai Fang and Fengpei Li and Nicole
Tianjiao Yang and Yikai Zhang and Kashif Rasul and Shandian Zhe and Anderson
Schneider and Yuriy Nevmyvaka
- Abstract要約: 近似射影に基づくSchr"odinger Bridgeアルゴリズムの1次収束解析を提案する。
実例として,観測データに条件付き欠落値を生成することにより,確率的時系列計算にSBPを適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.27702285561771
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Schr\"odinger bridge problem (SBP) is gaining increasing attention in
generative modeling and showing promising potential even in comparison with the
score-based generative models (SGMs). SBP can be interpreted as an
entropy-regularized optimal transport problem, which conducts projections onto
every other marginal alternatingly. However, in practice, only approximated
projections are accessible and their convergence is not well understood. To
fill this gap, we present a first convergence analysis of the Schr\"odinger
bridge algorithm based on approximated projections. As for its practical
applications, we apply SBP to probabilistic time series imputation by
generating missing values conditioned on observed data. We show that optimizing
the transport cost improves the performance and the proposed algorithm achieves
the state-of-the-art result in healthcare and environmental data while
exhibiting the advantage of exploring both temporal and feature patterns in
probabilistic time series imputation.
- Abstract（参考訳）: Schr\"odinger bridge problem (SBP) は、スコアベース生成モデル (SGM) と比較して、生成モデルにおいて注目され、有望な可能性を示している。
SBPはエントロピー規則化された最適輸送問題と解釈され、他のすべての辺縁への射影を交互に行う。
しかし、実際には近似射影のみがアクセス可能であり、それらの収束はよく理解されていない。
このギャップを埋めるために、近似射影に基づくSchr\"odinger Bridgeアルゴリズムの第一収束解析を提案する。
実例として,観測データに条件付き欠落値を生成することにより,確率的時系列計算にSBPを適用した。
トランスポートコストの最適化は性能を向上し,提案手法は医療データと環境データにおいて最先端の成果を達成し,確率的時系列インプテーションにおける時間的・特徴的パターンを探索する利点を示す。
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