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。

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