論文の概要: Conditional Lagrangian Wasserstein Flow for Time Series Imputation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07550v1
- Date: Thu, 10 Oct 2024 02:46:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 16:26:23.043272
- Title: Conditional Lagrangian Wasserstein Flow for Time Series Imputation
- Title(参考訳): 時系列インプットのための条件付きラグランジアンワッサースタイン流
- Authors: Weizhu Qian, Dalin Zhang, Yan Zhao,
- Abstract要約: 本研究では,条件付きラグランジアンワッサースタイン流という時系列計算法を提案する。
提案手法は(条件付き)最適輸送理論を利用して,シミュレーションのない方法で確率流を学習する。
実単語データセットを用いた実験結果から,提案手法は時系列計算における競合性能を実現することが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.914746375834628
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Time series imputation is important for numerous real-world applications. To overcome the limitations of diffusion model-based imputation methods, e.g., slow convergence in inference, we propose a novel method for time series imputation in this work, called Conditional Lagrangian Wasserstein Flow. The proposed method leverages the (conditional) optimal transport theory to learn the probability flow in a simulation-free manner, in which the initial noise, missing data, and observations are treated as the source distribution, target distribution, and conditional information, respectively. According to the principle of least action in Lagrangian mechanics, we learn the velocity by minimizing the corresponding kinetic energy. Moreover, to incorporate more prior information into the model, we parameterize the derivative of a task-specific potential function via a variational autoencoder, and combine it with the base estimator to formulate a Rao-Blackwellized sampler. The propose model allows us to take less intermediate steps to produce high-quality samples for inference compared to existing diffusion methods. Finally, the experimental results on the real-word datasets show that the proposed method achieves competitive performance on time series imputation compared to the state-of-the-art methods.
- Abstract(参考訳): 時系列計算は多くの実世界のアプリケーションにとって重要である。
拡散モデルに基づく数値計算法の限界を克服するために, 条件付きラグランジアン・ワッサースタイン流と呼ばれる, 時間列計算の新しい手法を提案する。
提案手法は(条件付き)最適輸送理論を利用して,初期雑音,欠落データ,観測情報をそれぞれソース分布,目標分布,条件情報として扱うシミュレーション自由な方法で確率フローを学習する。
ラグランジュ力学における最小作用の原理によれば、対応する運動エネルギーを最小化することで速度を学ぶ。
さらに,より先行的な情報をモデルに組み込むため,変分オートエンコーダを用いてタスク固有ポテンシャル関数の導関数をパラメータ化し,ベース推定器と組み合わせてRoo-Blackwellized samplerを定式化する。
提案モデルでは,既存の拡散法と比較して,推論のための高品質なサンプルを作成するための中間段階を小さくすることができる。
最後に, 実単語データセットを用いた実験結果から, 提案手法は, 最新手法と比較して, 時系列計算における競合性能が向上することを示した。
関連論文リスト
- Self-Supervised Coarsening of Unstructured Grid with Automatic Differentiation [55.88862563823878]
本研究では,微分可能物理の概念に基づいて,非構造格子を階層化するアルゴリズムを提案する。
多孔質媒質中のわずかに圧縮可能な流体流を制御した線形方程式と波動方程式の2つのPDE上でのアルゴリズムの性能を示す。
その結果,検討したシナリオでは,関心点におけるモデル変数のダイナミクスを保ちながら,格子点数を最大10倍に削減した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-24T11:02:13Z) - Inference-Time Scaling of Diffusion Language Models with Particle Gibbs Sampling [62.640128548633946]
離散拡散モデルに対する粒子ギブズサンプリングに基づく新しい推論時間スケーリング手法を提案する。
提案手法は,報酬誘導テキスト生成タスクにおける事前推定時間戦略を常に上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-11T08:00:47Z) - Accelerating Particle-based Energetic Variational Inference [5.618322163107168]
EVI-Im を高速化する粒子ベース変分推定法 (ParVI) を提案する。
勾配流のエネルギー四分法(EQ)と演算子分割法に着想を得て,本手法は粒子を目標分布へ効率的に駆動する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-04T04:31:19Z) - Neural Flow Samplers with Shortcut Models [19.81513273510523]
流れに基づくサンプルは連続性方程式を満たす速度場を学習してサンプルを生成する。
重要サンプリングは近似を提供するが、高い分散に悩まされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T07:55:41Z) - A Variational Computational-based Framework for Unsteady Incompressible Flows [0.0]
流体力学問題の解法として変分法を用いる別の計算フレームワークを提案する。
第一に、非圧縮性流れにおける圧力-速度結合の慢性的な問題を回避している。
第二に、この手法はアウトフロー境界における非物理的仮定に依存しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-07T03:45:39Z) - Semi-Implicit Functional Gradient Flow [30.32233517392456]
近似系として摂動粒子を用いる関数勾配ParVI法を提案する。
対応する関数勾配流は、スコアマッチングによって推定できるが、強い理論的収束を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T15:00:30Z) - Dynamical Measure Transport and Neural PDE Solvers for Sampling [77.38204731939273]
本研究では, 対象物へのトラクタブル密度関数の移動として, 確率密度からサンプリングする作業に取り組む。
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて各偏微分方程式(PDE)の解を近似する。
PINNはシミュレーションと離散化のない最適化を可能にし、非常に効率的に訓練することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T17:39:50Z) - Improving Consistency Models with Generator-Induced Flows [16.049476783301724]
一貫性モデルは、ニューラルネットワークの単一前方通過におけるスコアベース拡散の多段階サンプリングを模倣する。
それらは、一貫性の蒸留と一貫性のトレーニングの2つの方法を学ぶことができる。
本稿では,現在訓練されているモデルから得られた雑音データを対応する出力へ転送する新しい流れを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T20:22:38Z) - Space-Time Diffusion Bridge [0.4527270266697462]
実確率分布から独立かつ同一に分布する新しい合成サンプルを生成する方法を提案する。
時空間次元にまたがる時空間混合戦略を用いる。
数値実験による時空拡散法の有効性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T23:26:11Z) - A prior regularized full waveform inversion using generative diffusion
models [0.5156484100374059]
フルウェーブフォームインバージョン(FWI)は高分解能地下モデル推定を提供する可能性がある。
観測の限界、例えば、地域雑音、限られたショットや受信機、帯域制限データなどにより、FWIで所望の高解像度モデルを得るのは難しい。
生成拡散モデルにより正規化されたFWIの新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T10:10:34Z) - ShiftDDPMs: Exploring Conditional Diffusion Models by Shifting Diffusion
Trajectories [144.03939123870416]
本稿では,前処理に条件を導入することで,新しい条件拡散モデルを提案する。
いくつかのシフト規則に基づいて各条件に対して排他的拡散軌跡を割り当てるために、余剰潜在空間を用いる。
我々は textbfShiftDDPMs と呼ぶメソッドを定式化し、既存のメソッドの統一的な視点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-05T12:48:21Z) - Self-Consistent Velocity Matching of Probability Flows [22.2542921090435]
偏微分方程式(PDE)のクラスを解くための離散化のないスケーラブルなフレームワークを提案する。
主な観察は、PDE溶液の時間変化速度場は自己整合性が必要であることである。
実験性能の強い計算障害を回避できるバイアス勾配推定器を用いた反復的定式化を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-31T16:17:18Z) - Fast Sampling of Diffusion Models via Operator Learning [74.37531458470086]
我々は,拡散モデルのサンプリング過程を高速化するために,確率フロー微分方程式の効率的な解法であるニューラル演算子を用いる。
シーケンシャルな性質を持つ他の高速サンプリング手法と比較して、並列復号法を最初に提案する。
本稿では,CIFAR-10では3.78、ImageNet-64では7.83の最先端FIDを1モデル評価環境で達成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-24T07:30:27Z) - Sampling with Mollified Interaction Energy Descent [57.00583139477843]
モーフィファイド相互作用エネルギー降下(MIED)と呼ばれる新しい最適化に基づくサンプリング手法を提案する。
MIEDは、モル化相互作用エネルギー(MIE)と呼ばれる確率測度に関する新しいクラスのエネルギーを最小化する
我々は,制約のないサンプリング問題に対して,我々のアルゴリズムがSVGDのような既存の粒子ベースアルゴリズムと同等に動作することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T16:54:18Z) - Building Normalizing Flows with Stochastic Interpolants [11.22149158986164]
一対の基底分布と対象分布の間の連続時間正規化フローに基づく単純な2次モデルを提案する。
この流れの速度場は、基地と目標の間を有限時間で補間する時間依存分布の確率電流から推定される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T16:30:31Z) - How Much is Enough? A Study on Diffusion Times in Score-based Generative
Models [76.76860707897413]
現在のベストプラクティスは、フォワードダイナミクスが既知の単純なノイズ分布に十分に近づくことを確実にするために大きなTを提唱している。
本稿では, 理想とシミュレーションされたフォワードダイナミクスのギャップを埋めるために補助モデルを用いて, 標準的な逆拡散過程を導出する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-10T15:09:46Z) - Deep Equilibrium Optical Flow Estimation [80.80992684796566]
最近のSOTA(State-of-the-art)光フローモデルでは、従来のアルゴリズムをエミュレートするために有限ステップの更新操作を使用する。
これらのRNNは大きな計算とメモリオーバーヘッドを課し、そのような安定した推定をモデル化するために直接訓練されていない。
暗黙的層の無限レベル固定点として直接流れを解く手法として,Deep equilibrium Flow estimatorを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T17:53:44Z) - Computing the action ground state for the rotating nonlinear
Schr\"odinger equation [6.6772808699409705]
回転非線形シュリンガー方程式に対する作用基底状態の計算について考察する。
フォーカスの場合、制約を単純化する問題の等価な定式化を同定する。
デフォーカスの場合、制約のない最小化によって基底状態が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-12T09:15:27Z) - Greedy parameter optimization for diabatic quantum annealing [0.0]
ノイズの影響を最小限に抑えるために、量子計算では、より短い処理時間が望ましい。
横フィールドイジングモデルにおいて,パラメータの集合を変動的に決定する簡単な手法を提案する。
強磁性系におけるこのアイデアを全対全結合問題とスピングラス問題で検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-26T01:31:01Z) - Fast and differentiable simulation of driven quantum systems [58.720142291102135]
我々は、ダイソン展開に基づく半解析手法を導入し、標準数値法よりもはるかに高速に駆動量子系を時間発展させることができる。
回路QEDアーキテクチャにおけるトランスモン量子ビットを用いた2量子ゲートの最適化結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T21:43:38Z) - A Near-Optimal Gradient Flow for Learning Neural Energy-Based Models [93.24030378630175]
学習エネルギーベースモデル(EBM)の勾配流を最適化する新しい数値スキームを提案する。
フォッカー・プランク方程式から大域相対エントロピーの2階ワッサーシュタイン勾配流を導出する。
既存のスキームと比較して、ワッサーシュタイン勾配流は実データ密度を近似するより滑らかで近似的な数値スキームである。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-10-31T02:26:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。