論文の概要: sasdim: self-adaptive noise scaling diffusion model for spatial time series imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01988v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 06:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 16:16:00.441975
• Title: sasdim: self-adaptive noise scaling diffusion model for spatial time series imputation
• Title（参考訳）: Sasdim:空間時系列計算のための自己適応型ノイズスケーリング拡散モデル
• Authors: Shunyang Zhang, Senzhang Wang, Xianzhen Tan, Ruochen Liu, Jian Zhang, Jianxin Wang
• Abstract要約: 空間的時系列計算を行うために,SASDimという自己適応型ノイズスケーリング拡散モデルを提案する。 具体的には、同様の強度に雑音を拡大できる新しい損失関数を提案し、空間的・時間的大域的畳み込みモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.881248410404126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial time series imputation is critically important to many real applications such as intelligent transportation and air quality monitoring. Although recent transformer and diffusion model based approaches have achieved significant performance gains compared with conventional statistic based methods, spatial time series imputation still remains as a challenging issue due to the complex spatio-temporal dependencies and the noise uncertainty of the spatial time series data. Especially, recent diffusion process based models may introduce random noise to the imputations, and thus cause negative impact on the model performance. To this end, we propose a self-adaptive noise scaling diffusion model named SaSDim to more effectively perform spatial time series imputation. Specially, we propose a new loss function that can scale the noise to the similar intensity, and propose the across spatial-temporal global convolution module to more effectively capture the dynamic spatial-temporal dependencies. Extensive experiments conducted on three real world datasets verify the effectiveness of SaSDim by comparison with current state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 空間時系列インプテーションは、インテリジェントな輸送や空気質のモニタリングなど、多くの現実のアプリケーションにとって極めて重要である。 近年の変圧器および拡散モデルに基づく手法は従来の統計に基づく手法と比較して大きな性能向上を遂げているが,空間時系列データの複雑な時空間依存性とノイズの不確実性のため,空間時系列計算は依然として困難な問題として残っている。 特に、最近の拡散過程に基づくモデルでは、インプテーションにランダムノイズをもたらし、モデル性能に悪影響を及ぼす可能性がある。 そこで本研究では,空間時系列インプテーションをより効果的に行うために,sasdim という自己適応型ノイズスケーリング拡散モデルを提案する。 特に,同様の強度に音をスケールできる新しい損失関数を提案し,より効率的に空間-時空間依存性を捉えるために,空間-時空間間の大域畳み込み加群を提案する。 3つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、現在の最先端ベースラインと比較して、SASDimの有効性を検証する。

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