論文の概要: Series-to-Series Diffusion Bridge Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04491v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 07:37:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:39:51.636582
• Title: Series-to-Series Diffusion Bridge Model
• Title（参考訳）: 直列-直列拡散ブリッジモデル
• Authors: Hao Yang, Zhanbo Feng, Feng Zhou, Robert C Qiu, Zenan Ling,
• Abstract要約: 既存の拡散法を包含する包括的フレームワークを提案する。 拡散に基づく新しい時系列予測モデルであるシリーズ・ツー・シリーズ拡散ブリッジモデル(mathrmS2DBM$)を提案する。 実験の結果,$mathrmS2DBM$はポイントツーポイント予測において優れた性能を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.590453584544386
• License:
• Abstract: Diffusion models have risen to prominence in time series forecasting, showcasing their robust capability to model complex data distributions. However, their effectiveness in deterministic predictions is often constrained by instability arising from their inherent stochasticity. In this paper, we revisit time series diffusion models and present a comprehensive framework that encompasses most existing diffusion-based methods. Building on this theoretical foundation, we propose a novel diffusion-based time series forecasting model, the Series-to-Series Diffusion Bridge Model ($\mathrm{S^2DBM}$), which leverages the Brownian Bridge process to reduce randomness in reverse estimations and improves accuracy by incorporating informative priors and conditions derived from historical time series data. Experimental results demonstrate that $\mathrm{S^2DBM}$ delivers superior performance in point-to-point forecasting and competes effectively with other diffusion-based models in probabilistic forecasting.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは時系列予測において顕著になり、複雑なデータ分布をモデル化する堅牢な能力を示している。 しかしながら、決定論的予測におけるそれらの有効性は、その固有の確率性から生じる不安定性によって制約されることが多い。 本稿では,時系列拡散モデルを再検討し,既存の拡散法を包含する包括的枠組みを提案する。 この理論の基礎を基礎として,Bownian Bridgeプロセスを利用した拡散型時系列予測モデル(Series-to-Series Diffusion Bridge Model)(S^2DBM}$)を提案する。 実験の結果,$\mathrm{S^2DBM}$は点対点予測において優れた性能を示し,確率予測において他の拡散モデルと効果的に競合することを示した。

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