論文の概要: Recurrent Interpolants for Probabilistic Time Series Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11684v2
• Date: Fri, 4 Oct 2024 14:18:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:50:48.145118
• Title: Recurrent Interpolants for Probabilistic Time Series Prediction
• Title（参考訳）: 確率的時系列予測のためのリカレント補間器
• Authors: Yu Chen, Marin Biloš, Sarthak Mittal, Wei Deng, Kashif Rasul, Anderson Schneider,
• Abstract要約: リカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーのような逐次モデルは、確率的時系列予測の標準となっている。 近年の研究では、拡散モデルやフローベースモデルを用いて、時系列計算や予測に拡張した生成的アプローチについて検討している。 本研究は、補間剤と制御機能付き条件生成に基づく、リカレントニューラルネットワークの効率と拡散モデルの確率的モデリングを組み合わせた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.422645245061899
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sequential models like recurrent neural networks and transformers have become standard for probabilistic multivariate time series forecasting across various domains. Despite their strengths, they struggle with capturing high-dimensional distributions and cross-feature dependencies. Recent work explores generative approaches using diffusion or flow-based models, extending to time series imputation and forecasting. However, scalability remains a challenge. This work proposes a novel method combining recurrent neural networks' efficiency with diffusion models' probabilistic modeling, based on stochastic interpolants and conditional generation with control features, offering insights for future developments in this dynamic field.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーのような逐次モデルは、様々な領域にわたる確率的多変量時系列予測の標準となっている。 その強みにもかかわらず、彼らは高次元の分布と機能横断的な依存関係を捉えるのに苦労している。 近年の研究では、拡散モデルやフローベースモデルを用いて、時系列計算や予測に拡張した生成的アプローチについて検討している。 しかし、スケーラビリティは依然として課題である。 本研究は, 確率的補間と制御機能付き条件付き生成に基づく拡散モデルの確率モデルに, 繰り返しニューラルネットワークの効率を組み合わす新しい手法を提案する。

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