論文の概要: DYffusion: A Dynamics-informed Diffusion Model for Spatiotemporal Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01984v2
• Date: Wed, 11 Oct 2023 07:35:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 09:08:09.135704
• Title: DYffusion: A Dynamics-informed Diffusion Model for Spatiotemporal Forecasting
• Title（参考訳）: DYffusion:時空間予測のためのダイナミクスインフォームド拡散モデル
• Authors: Salva R\"uhling Cachay, Bo Zhao, Hailey Joren, Rose Yu
• Abstract要約: 本稿では,確率的予測のための拡散モデルを効率的に訓練する手法を提案する。 我々は,標準拡散モデルの前方および逆過程を模倣する時間条件補間器と予測器ネットワークを訓練する。 本手法は, 海面温度, ナビエ-ストークス流, および湧水系の複雑な力学の確率論的予測を競合的に行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.86526240105348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While diffusion models can successfully generate data and make predictions, they are predominantly designed for static images. We propose an approach for efficiently training diffusion models for probabilistic spatiotemporal forecasting, where generating stable and accurate rollout forecasts remains challenging, Our method, DYffusion, leverages the temporal dynamics in the data, directly coupling it with the diffusion steps in the model. We train a stochastic, time-conditioned interpolator and a forecaster network that mimic the forward and reverse processes of standard diffusion models, respectively. DYffusion naturally facilitates multi-step and long-range forecasting, allowing for highly flexible, continuous-time sampling trajectories and the ability to trade-off performance with accelerated sampling at inference time. In addition, the dynamics-informed diffusion process in DYffusion imposes a strong inductive bias and significantly improves computational efficiency compared to traditional Gaussian noise-based diffusion models. Our approach performs competitively on probabilistic forecasting of complex dynamics in sea surface temperatures, Navier-Stokes flows, and spring mesh systems.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはデータ生成と予測をうまく行うことができるが、主に静的画像のために設計されている。 本研究では,確率的時空間予測のための拡散モデルを効率的にトレーニングする手法を提案する。そこでは安定かつ正確なロールアウト予測の生成が困難であり,dyffusionはデータの時間的ダイナミクスを活用し,モデル内の拡散ステップと直接結合する。 我々は,標準拡散モデルの前方および逆過程を模倣する確率的・時間的補間器と予測器ネットワークを訓練する。 DYffusionは自然にマルチステップと長距離の予測を容易にし、高度に柔軟な連続的なサンプリング軌道と、推論時間でのサンプリングの高速化によるパフォーマンスのトレードオフを可能にする。 さらに、DYffusionにおける動的インフォームド拡散過程は、強い帰納バイアスを課し、従来のガウス雑音に基づく拡散モデルと比較して計算効率を著しく向上させる。 本手法は,海面温度,ナビエ-ストークス流,およびスプリングメッシュシステムにおける複雑なダイナミクスの確率論的予測を競合的に行う。

関連論文リスト

• Energy-Based Diffusion Language Models for Text Generation [126.23425882687195]
  エネルギーベース拡散言語モデル(Energy-based Diffusion Language Model, EDLM)は、拡散ステップごとに全シーケンスレベルで動作するエネルギーベースモデルである。 我々のフレームワークは、既存の拡散モデルよりも1.3$times$のサンプリングスピードアップを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T17:25:56Z)
• MG-TSD: Multi-Granularity Time Series Diffusion Models with Guided Learning Process [26.661721555671626]
  本稿では,最先端の予測性能を実現する新しい多粒度時系列(MG-TSD)モデルを提案する。 われわれのアプローチは外部データに頼らず、様々な領域にまたがって汎用的で適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T01:15:03Z)
• Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.07556359513563]
  気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:28:42Z)
• Data Attribution for Diffusion Models: Timestep-induced Bias in Influence Estimation [53.27596811146316]
  拡散モデルは、以前の文脈における瞬間的な入出力関係ではなく、一連のタイムステップで操作する。 本稿では、この時間的ダイナミクスを取り入れた拡散トラクInについて、サンプルの損失勾配ノルムが時間ステップに大きく依存していることを確認する。 そこで我々はDiffusion-ReTracを再正規化適応として導入し、興味のあるサンプルを対象にしたトレーニングサンプルの検索を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T07:58:18Z)
• Non-Denoising Forward-Time Diffusions [4.831663144935879]
  拡散確率モデルの提案に共通する時間反転論証は不要であることを示す。 拡散ブリッジを適切に混合することにより,所望のデータ分布をターゲットとした拡散過程を得る。 我々は、我々の時間反転アプローチに対応するドリフト調整の統一的なビューを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T10:26:31Z)
• Fast Sampling via Discrete Non-Markov Diffusion Models [49.598085130313514]
  離散データ生成のための高速化された逆サンプリングを許容する離散非マルコフ拡散モデルを提案する。 提案手法は, ニューラルネットワークに対する関数評価の回数を大幅に削減し, サンプリング処理を高速化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T18:14:11Z)
• Generative Modeling with Phase Stochastic Bridges [49.4474628881673]
  拡散モデル(DM)は、連続入力のための最先端の生成モデルを表す。 我々はtextbfphase space dynamics に基づく新しい生成モデリングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、動的伝播の初期段階において、現実的なデータポイントを生成する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T18:38:28Z)
• Benchmarking Autoregressive Conditional Diffusion Models for Turbulent Flow Simulation [29.806100463356906]
  条件付き拡散モデルに基づく自動回帰ロールアウトを利用した完全データ駆動型流体解法が有効な選択肢であるかどうかを解析する。 本研究は, トレーニング体制を超えた流れパラメータの一般化を必要としながら, 精度, 後方サンプリング, スペクトル挙動, 時間安定性について検討する。 単純な拡散に基づくアプローチであっても、トレーニング時のアンロールのような最先端の安定化技術と同等でありながら、精度と時間的安定性の観点から、複数の確立したフロー予測手法より優れていることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T18:01:42Z)
• A prior regularized full waveform inversion using generative diffusion models [0.5156484100374059]
  フルウェーブフォームインバージョン(FWI)は高分解能地下モデル推定を提供する可能性がある。 観測の限界、例えば、地域雑音、限られたショットや受信機、帯域制限データなどにより、FWIで所望の高解像度モデルを得るのは難しい。 生成拡散モデルにより正規化されたFWIの新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T10:10:34Z)
• How Much is Enough? A Study on Diffusion Times in Score-based Generative Models [76.76860707897413]
  現在のベストプラクティスは、フォワードダイナミクスが既知の単純なノイズ分布に十分に近づくことを確実にするために大きなTを提唱している。 本稿では, 理想とシミュレーションされたフォワードダイナミクスのギャップを埋めるために補助モデルを用いて, 標準的な逆拡散過程を導出する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T15:09:46Z)

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。