論文の概要: The Rise of Diffusion Models in Time-Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03006v2
- Date: Wed, 17 Jan 2024 14:02:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 19:41:09.948440
- Title: The Rise of Diffusion Models in Time-Series Forecasting
- Title（参考訳）: 時系列予測における拡散モデルの台頭
- Authors: Caspar Meijer and Lydia Y. Chen
- Abstract要約: 本報告では,拡散モデルに関する背景情報を網羅し,条件付け手法を詳述し,時系列予測における使用状況について検討する。
この分析は、11の特定の時系列実装、それらの背後にある直観と理論、異なるデータセットに対する有効性、および互いに比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.808096811856718
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This survey delves into the application of diffusion models in time-series
forecasting. Diffusion models are demonstrating state-of-the-art results in
various fields of generative AI. The paper includes comprehensive background
information on diffusion models, detailing their conditioning methods and
reviewing their use in time-series forecasting. The analysis covers 11 specific
time-series implementations, the intuition and theory behind them, the
effectiveness on different datasets, and a comparison among each other. Key
contributions of this work are the thorough exploration of diffusion models'
applications in time-series forecasting and a chronologically ordered overview
of these models. Additionally, the paper offers an insightful discussion on the
current state-of-the-art in this domain and outlines potential future research
directions. This serves as a valuable resource for researchers in AI and
time-series analysis, offering a clear view of the latest advancements and
future potential of diffusion models.
- Abstract（参考訳）: 本調査は,時系列予測における拡散モデルの適用について考察する。
拡散モデルは、生成AIの様々な分野で最先端の結果を示している。
本論文は拡散モデルに関する包括的背景情報を含み,その条件付け手法を詳述し,時系列予測におけるそれらの利用について概説する。
分析は11の特定の時系列実装、その背後にある直観と理論、異なるデータセットの有効性、相互比較をカバーする。
この研究の主な貢献は、時系列予測における拡散モデルの応用の徹底的な探索と、これらのモデルの時系列的概観である。
さらに、本論文は、この領域における最先端技術に関する洞察に富んだ議論を行い、今後の研究の方向性について概説する。
これはaiと時系列分析の研究者にとって貴重な資源となり、拡散モデルの最新の進歩と将来の可能性を明確に示す。
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