論文の概要: FlowTS: Time Series Generation via Rectified Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07506v3
• Date: Sat, 08 Feb 2025 14:19:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:43.511181
• Title: FlowTS: Time Series Generation via Rectified Flow
• Title（参考訳）: FlowTS: 整流による時系列生成
• Authors: Yang Hu, Xiao Wang, Zezhen Ding, Lirong Wu, Huatian Zhang, Stan Z. Li, Sheng Wang, Jiheng Zhang, Ziyun Li, Tianlong Chen,
• Abstract要約: FlowTSは、確率空間における直線輸送を伴う整流フローを利用するODEベースのモデルである。 非条件設定では、FlowTSは最先端のパフォーマンスを達成し、コンテキストFIDスコアはStockとETThデータセットで0.019と0.011である。 条件設定では、太陽予測において優れた性能を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.41208519939626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion-based models have significant achievements in time series generation but suffer from inefficient computation: solving high-dimensional ODEs/SDEs via iterative numerical solvers demands hundreds to thousands of drift function evaluations per sample, incurring prohibitive costs. To resolve this, we propose FlowTS, an ODE-based model that leverages rectified flow with straight-line transport in probability space. By learning geodesic paths between distributions, FlowTS achieves computational efficiency through exact linear trajectory simulation, accelerating training and generation while improving performances. We further introduce an adaptive sampling strategy inspired by the exploration-exploitation trade-off, balancing noise adaptation and precision. Notably, FlowTS enables seamless adaptation from unconditional to conditional generation without retraining, ensuring efficient real-world deployment. Also, to enhance generation authenticity, FlowTS integrates trend and seasonality decomposition, attention registers (for global context aggregation), and Rotary Position Embedding (RoPE) (for position information). For unconditional setting, extensive experiments demonstrate that FlowTS achieves state-of-the-art performance, with context FID scores of 0.019 and 0.011 on Stock and ETTh datasets (prev. best: 0.067, 0.061). For conditional setting, we have achieved superior performance in solar forecasting (MSE 213, prev. best: 375) and MuJoCo imputation tasks (MSE 7e-5, prev. best 2.7e-4). The code is available at https://github.com/UNITES-Lab/FlowTS.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくモデルは、時系列生成において大きな成果があるが、非効率な計算に苦しむ: 反復数値解法により高次元ODE/SDEを解くには、サンプルあたり数百から数千のドリフト関数の評価が必要であり、禁止費用がかかる。 これを解決するために,確率空間における直線輸送を伴う整流流を利用するODEモデルであるFlowTSを提案する。 分布間の測地経路を学習することにより、FlowTSは正確な線形軌道シミュレーションによって計算効率を達成し、トレーニングと生成を加速し、性能を向上する。 さらに、探索・探索トレードオフ、ノイズ適応と精度のバランスに着想を得た適応型サンプリング戦略を導入する。 特に、FlowTSは、リトレーニングなしで、無条件から条件生成へのシームレスな適応を可能にし、効率的な実環境デプロイメントを保証します。 また、生成の信頼性を高めるため、FlowTSはトレンドと季節分解、アテンションレジスタ(グローバルコンテキストアグリゲーション用)、Rotary Position Embedding(位置情報用)を統合している。 非条件設定については、FIDスコアが0.019、ETThデータセットが0.011(以前のベスト:0.067、0.061)で、FlowTSが最先端のパフォーマンスを達成することを広範な実験が示している。 条件設定では、太陽予測(MSE 213, prev. best: 375)およびMuJoCo計算タスク(MSE 7e-5, prev. best 2.7e-4)において優れた性能を達成した。 コードはhttps://github.com/UNITES-Lab/FlowTSで公開されている。

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