論文の概要: Latent Space Score-based Diffusion Model for Probabilistic Multivariate Time Series Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08917v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 15:32:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 15:59:55.448126
• Title: Latent Space Score-based Diffusion Model for Probabilistic Multivariate Time Series Imputation
• Title（参考訳）: 空間スコアに基づく確率的多変量時系列インプットの拡散モデル
• Authors: Guojun Liang, Najmeh Abiri, Atiye Sadat Hashemi, Jens Lundström, Stefan Byttner, Prayag Tiwari,
• Abstract要約: 確率的時系列計算のための遅延空間スコアベース拡散モデル(LSSDM)を提案する。 LSSDMは、計算機構のより良い説明と不確実性解析を提供しながら、優れた計算性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9295879301090535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate imputation is essential for the reliability and success of downstream tasks. Recently, diffusion models have attracted great attention in this field. However, these models neglect the latent distribution in a lower-dimensional space derived from the observed data, which limits the generative capacity of the diffusion model. Additionally, dealing with the original missing data without labels becomes particularly problematic. To address these issues, we propose the Latent Space Score-Based Diffusion Model (LSSDM) for probabilistic multivariate time series imputation. Observed values are projected onto low-dimensional latent space and coarse values of the missing data are reconstructed without knowing their ground truth values by this unsupervised learning approach. Finally, the reconstructed values are fed into a conditional diffusion model to obtain the precise imputed values of the time series. In this way, LSSDM not only possesses the power to identify the latent distribution but also seamlessly integrates the diffusion model to obtain the high-fidelity imputed values and assess the uncertainty of the dataset. Experimental results demonstrate that LSSDM achieves superior imputation performance while also providing a better explanation and uncertainty analysis of the imputation mechanism. The website of the code is \textit{https://github.com/gorgen2020/LSSDM\_imputation}.
• Abstract（参考訳）: 下流タスクの信頼性と成功には正確な計算が不可欠である。 近年,拡散モデルが注目されている。 しかし、これらのモデルは、拡散モデルの生成能力を制限する観測データから導かれる低次元空間における潜時分布を無視する。 さらに、ラベルなしで元の欠落したデータを扱うことは特に問題となる。 これらの問題に対処するために、確率的多変量時系列計算のための遅延空間スコアベース拡散モデル(LSSDM)を提案する。 観測された値は低次元の潜在空間に投影され、この教師なし学習手法により、その基礎的真理値を知ることなく、行方不明データの粗い値を再構成する。 最後に、再構成された値を条件拡散モデルに入力し、時系列の正確な暗示値を得る。 このようにして、LCDMは潜伏分布を識別する能力を持つだけでなく、拡散モデルをシームレスに統合し、高忠実なインプット値を取得し、データセットの不確実性を評価する。 実験結果から, LSSDMは優れた計算性能を示し, 計算機構のより優れた説明と不確実性解析を行うことができた。 コードのWebサイトは、textit{https://github.com/gorgen 2020/LSSDM\_imputation}である。

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