論文の概要: Diffusion Models for Tabular Data: Challenges, Current Progress, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17119v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 13:01:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:56:58.869001
• Title: Diffusion Models for Tabular Data: Challenges, Current Progress, and Future Directions
• Title（参考訳）: 語彙データの拡散モデル:課題,現状,今後の方向性
• Authors: Zhong Li, Qi Huang, Lincen Yang, Jiayang Shi, Zhao Yang, Niki van Stein, Thomas Bäck, Matthijs van Leeuwen,
• Abstract要約: 拡散モデルは、GAN(Generative Adversarial Networks)やVAE(Varial Autoencoders)の優れた代替品として登場した。 拡散モデルはGANやVAEに対して同様の利点を示し始めており、大幅な性能のブレークスルーを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.735104900041401
• License:
• Abstract: In recent years, generative models have achieved remarkable performance across diverse applications, including image generation, text synthesis, audio creation, video generation, and data augmentation. Diffusion models have emerged as superior alternatives to Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs) by addressing their limitations, such as training instability, mode collapse, and poor representation of multimodal distributions. This success has spurred widespread research interest. In the domain of tabular data, diffusion models have begun to showcase similar advantages over GANs and VAEs, achieving significant performance breakthroughs and demonstrating their potential for addressing unique challenges in tabular data modeling. However, while domains like images and time series have numerous surveys summarizing advancements in diffusion models, there remains a notable gap in the literature for tabular data. Despite the increasing interest in diffusion models for tabular data, there has been little effort to systematically review and summarize these developments. This lack of a dedicated survey limits a clear understanding of the challenges, progress, and future directions in this critical area. This survey addresses this gap by providing a comprehensive review of diffusion models for tabular data. Covering works from June 2015, when diffusion models emerged, to December 2024, we analyze nearly all relevant studies, with updates maintained in a \href{https://github.com/Diffusion-Model-Leiden/awesome-diffusion-models-for-tabular-data}{GitHub repository}. Assuming readers possess foundational knowledge of statistics and diffusion models, we employ mathematical formulations to deliver a rigorous and detailed review, aiming to promote developments in this emerging and exciting area.
• Abstract（参考訳）: 近年、生成モデルは、画像生成、テキスト合成、音声生成、ビデオ生成、データ拡張など、様々なアプリケーションで顕著なパフォーマンスを実現している。 拡散モデルは、トレーニング不安定性、モード崩壊、マルチモーダル分布の貧弱な表現などの制限に対処することで、GAN(Generative Adversarial Networks)やVAE(VAE)の優れた代替品として登場した。 この成功は幅広い研究の関心を呼び起こした。 表形式のデータ領域では、拡散モデルは、GANやVAEよりも同様の利点を示し始めており、大きなパフォーマンスのブレークスルーを達成し、表形式のデータモデリングにおける固有の課題に対処する可能性を示している。 しかし,画像や時系列などの領域では,拡散モデルの進展を要約する調査が数多く行われているが,表形式のデータには大きな差がある。 表形式のデータに対する拡散モデルへの関心が高まっているにもかかわらず、これらの展開を体系的にレビューし要約する努力はほとんど行われていない。 この専門的な調査の欠如は、この重要な領域における課題、進歩、そして将来の方向性を明確に理解することを制限する。 本調査は,表データの拡散モデルに関する包括的レビューを提供することにより,このギャップに対処する。 拡散モデルが出現した2015年6月から2024年12月まで、私たちはほぼすべての関連する研究を分析し、更新は \href{https://github.com/Diffusion-Model-Leiden/awesome-diffusion-models-for-tabular-data}{GitHub repository} で維持した。 統計学と拡散モデルの基礎知識を読者が持っていると仮定すると、我々は数学的定式化を用いて厳密で詳細なレビューを行い、この新興でエキサイティングな分野の発展を促進することを目的としている。

関連論文リスト

• A Comprehensive Survey on Diffusion Models and Their Applications [0.4218593777811082]
  拡散モデルは拡散過程をシミュレートして現実的なサンプルを作成する確率論的モデルである。 これらのモデルは、画像処理、音声合成、自然言語処理といった領域で人気を博している。 このレビューは、拡散モデルをより深く理解し、より広く採用することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T17:10:29Z)
• Diffusion Models in Low-Level Vision: A Survey [82.77962165415153]
  拡散モデルに基づくソリューションは、優れた品質と多様性のサンプルを作成する能力で広く称賛されている。 本稿では,3つの一般化拡散モデリングフレームワークを提案し,それらと他の深層生成モデルとの相関関係について検討する。 医療、リモートセンシング、ビデオシナリオなど、他のタスクに適用された拡張拡散モデルについて要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T01:49:27Z)
• A Survey on Diffusion Models for Time Series and Spatio-Temporal Data [92.1255811066468]
  時系列およびS時間データにおける拡散モデルの使用について概観し、それらをモデル、タスクタイプ、データモダリティ、実用的なアプリケーションドメインで分類する。 我々は拡散モデルを無条件型と条件付き型に分類し、時系列とS時間データを別々に議論する。 本調査は,医療,レコメンデーション,気候,エネルギー,オーディオ,交通など,さまざまな分野の応用を幅広くカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T17:19:40Z)
• An Overview of Diffusion Models: Applications, Guided Generation, Statistical Rates and Optimization [59.63880337156392]
  拡散モデルはコンピュータビジョン、オーディオ、強化学習、計算生物学において大きな成功を収めた。 経験的成功にもかかわらず、拡散モデルの理論は非常に限定的である。 本稿では,前向きな理論や拡散モデルの手法を刺激する理論的露光について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T14:07:25Z)
• The Rise of Diffusion Models in Time-Series Forecasting [5.808096811856718]
  本報告では,拡散モデルに関する背景情報を網羅し,条件付け手法を詳述し,時系列予測における使用状況について検討する。 この分析は、11の特定の時系列実装、それらの背後にある直観と理論、異なるデータセットに対する有効性、および互いに比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T11:35:10Z)
• A Survey on Video Diffusion Models [103.03565844371711]
  AI生成コンテンツ(AIGC)の最近の波は、コンピュータビジョンでかなりの成功を収めている。 その印象的な生成能力のため、拡散モデルは徐々にGANと自動回帰変換器に基づく手法に取って代わられている。 本稿では,AIGC時代の映像拡散モデルについて概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T17:59:28Z)
• A Comprehensive Survey on Generative Diffusion Models for Structured Data [0.0]
  生成拡散モデルは 深層生成モデルにおいて 急激なパラダイムシフトを達成しました 構造化データは、ディープラーニング研究コミュニティから比較的限られた注目を集めている。 このレビューは、構造化データの生成拡散モデルの発展を促進する研究コミュニティの触媒となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T04:26:41Z)
• Diffusion Models for Time Series Applications: A Survey [23.003273147019446]
  拡散モデルは現在、画像、ビデオ、テキスト合成に使われている。 我々は,時系列予測,計算,生成のための拡散に基づく手法に着目する。 拡散型手法の共通限界を結論し,今後の研究の方向性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-01T02:06:46Z)
• Diffusion Models in Vision: A Survey [73.10116197883303]
  拡散モデルは、前方拡散段階と逆拡散段階の2つの段階に基づく深層生成モデルである。 拡散モデルは、既知の計算負荷にもかかわらず、生成したサンプルの品質と多様性に対して広く評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-10T22:00:30Z)
• A Survey on Generative Diffusion Model [75.93774014861978]
  拡散モデルは、深層生成モデルの新たなクラスである。 時間を要する反復生成過程や高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、いくつかの制限がある。 本調査では,拡散モデルの向上を目的とした高度な手法を多数提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-06T16:56:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。