論文の概要: Conditional Lagrangian Wasserstein Flow for Time Series Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07550v2
• Date: Wed, 07 May 2025 04:26:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.740525
• 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, Yunyao Cheng,
• Abstract要約: 条件付きラグランジアン・ワッサースタイン流は時系列計算の新しい方法である。 対応する運動エネルギーを最小化することで速度を学習する。 モデルの性能を高めるために,タスク固有ポテンシャル関数の勾配を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.583527519172841
• 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 (CLWF). Following the principle of least action in Lagrangian mechanics, we learn the velocity by minimizing the corresponding kinetic energy. Moreover, to enhance the model's performance, we estimate the gradient of a task-specific potential function using a time-dependent denoising autoencoder and integrate it into the base estimator to reduce the sampling variance. Finally, the proposed method demonstrates competitive performance compared to other state-of-the-art imputation approaches.
• 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。 本研究では,拡散モデルに基づく計算法の限界,例えば推論の収束の遅さを克服するために,条件付きラグランジアン・ワッサースタイン流(CLWF)と呼ばれる時系列計算の新しい手法を提案する。 ラグランジュ力学における最小作用の原理に従い、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,モデルの性能を向上させるため,時間依存型自動符号化器を用いてタスク固有ポテンシャル関数の勾配を推定し,ベース推定器に統合してサンプリング分散を低減する。 最後に、提案手法は、他の最先端の計算手法と比較して、競合性能を示す。

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