論文の概要: Retrieval-Augmented Diffusion Models for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18712v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 13:14:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:49:13.809844
• Title: Retrieval-Augmented Diffusion Models for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための検索拡張拡散モデル
• Authors: Jingwei Liu, Ling Yang, Hongyan Li, Shenda Hong,
• Abstract要約: 検索時間拡張拡散モデル(RATD)を提案する。 RATDは埋め込みベースの検索プロセスと参照誘導拡散モデルという2つの部分から構成される。 当社のアプローチでは,データベース内の意味のあるサンプルを活用することで,サンプリングを支援し,データセットの利用を最大化することが可能です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.251274915003265
• License:
• Abstract: While time series diffusion models have received considerable focus from many recent works, the performance of existing models remains highly unstable. Factors limiting time series diffusion models include insufficient time series datasets and the absence of guidance. To address these limitations, we propose a Retrieval- Augmented Time series Diffusion model (RATD). The framework of RATD consists of two parts: an embedding-based retrieval process and a reference-guided diffusion model. In the first part, RATD retrieves the time series that are most relevant to historical time series from the database as references. The references are utilized to guide the denoising process in the second part. Our approach allows leveraging meaningful samples within the database to aid in sampling, thus maximizing the utilization of datasets. Meanwhile, this reference-guided mechanism also compensates for the deficiencies of existing time series diffusion models in terms of guidance. Experiments and visualizations on multiple datasets demonstrate the effectiveness of our approach, particularly in complicated prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 時系列拡散モデルは多くの最近の研究からかなり注目されているが、既存のモデルの性能は非常に不安定である。 時系列拡散モデルを制限する要因には、時系列データセットの不足とガイダンスの欠如がある。 これらの制約に対処するため,Retrieval-Augmented Time Series Diffusion Model (RATD)を提案する。 RATDのフレームワークは、埋め込みベースの検索プロセスと参照誘導拡散モデルという2つの部分から構成される。 最初の部分では、RATDはデータベースから履歴時系列に最も関係のある時系列を参照として検索する。 参照を使用して、第2部における復調過程をガイドする。 当社のアプローチでは,データベース内の意味のあるサンプルを活用することで,サンプリングを支援し,データセットの利用を最大化することが可能です。 一方、この基準誘導機構は、ガイダンスの観点から既存の時系列拡散モデルの欠陥を補う。 複数のデータセットの実験と可視化は、特に複雑な予測タスクにおいて、我々のアプローチの有効性を示す。

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