論文の概要: A Survey on Generative Diffusion Models for Structured Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04139v1
- Date: Wed, 7 Jun 2023 04:26:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 16:17:33.186332
- Title: A Survey on Generative Diffusion Models for Structured Data
- Title(参考訳): 構造データの生成拡散モデルに関する調査研究
- Authors: Heejoon Koo
- Abstract要約: 生成拡散モデルは 深層生成モデルにおいて 急激なパラダイムシフトを達成しました
構造化データは、ディープラーニング研究コミュニティから比較的限られた注目を集めている。
このレビューは、構造化データの生成拡散モデルの発展を促進する研究コミュニティの触媒となる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, generative diffusion models have achieved a rapid paradigm
shift in deep generative models by showing groundbreaking performance across
various applications. Meanwhile, structured data, encompassing tabular and time
series data, has been received comparatively limited attention from the deep
learning research community, despite its omnipresence and extensive
applications. Thus, there is still a lack of literature and its review on
structured data modelling via diffusion models, compared to other data
modalities such as computer vision and natural language processing. Hence, in
this paper, we present a comprehensive review of recently proposed diffusion
models in the field of structured data. First, this survey provides a concise
overview of the score-based diffusion model theory, subsequently proceeding to
the technical descriptions of the majority of pioneering works using structured
data in both data-driven general tasks and domain-specific applications.
Thereafter, we analyse and discuss the limitations and challenges shown in
existing works and suggest potential research directions. We hope this review
serves as a catalyst for the research community, promoting the developments in
generative diffusion models for structured data.
- Abstract(参考訳): 近年, 生成拡散モデルでは, 様々なアプリケーションにまたがる基礎的な性能を示すことによって, 深層生成モデルのパラダイムシフトが急速に進んでいる。
一方、表データと時系列データを含む構造化データは、その全盛期と広範な応用にもかかわらず、ディープラーニング研究コミュニティから比較的限定的な注目を集めている。
したがって、コンピュータビジョンや自然言語処理といった他のデータモダリティと比較して、拡散モデルによる構造化データモデリングに関する文献やレビューは依然として欠落している。
そこで本稿では,最近提案されている構造データ分野の拡散モデルの包括的レビューを行う。
まず、この調査はスコアベースの拡散モデル理論の簡潔な概観を提供し、その後、データ駆動型汎用タスクとドメイン固有アプリケーションの両方で構造化データを用いた多くの先駆的作業の技術的記述へと進みます。
その後,既存の研究における限界や課題を分析し,議論し,今後の研究方向性を提案する。
このレビューが研究コミュニティの触媒となり、構造化データの生成拡散モデルの発展を促進することを願っている。
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