論文の概要: Diffusion Transformers for Imputation: Statistical Efficiency and Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02216v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 17:00:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.236796
• Title: Diffusion Transformers for Imputation: Statistical Efficiency and Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 数値計算用拡散変圧器:統計的効率と不確かさの定量化
• Authors: Zeqi Ye, Minshuo Chen,
• Abstract要約: 実用的な時系列データの品質向上には,命令手法が重要な役割を担っている。 拡散型生成的計算法は, 自己回帰法や従来の統計手法に比べ, 顕著な成功を収めている。 我々の研究は、拡散に基づくモデルが欠落した値と観測された値の間の複雑な空間的および時間的依存関係をどのように捉えるかという理論的理解に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.497102911268843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imputation methods play a critical role in enhancing the quality of practical time-series data, which often suffer from pervasive missing values. Recently, diffusion-based generative imputation methods have demonstrated remarkable success compared to autoregressive and conventional statistical approaches. Despite their empirical success, the theoretical understanding of how well diffusion-based models capture complex spatial and temporal dependencies between the missing values and observed ones remains limited. Our work addresses this gap by investigating the statistical efficiency of conditional diffusion transformers for imputation and quantifying the uncertainty in missing values. Specifically, we derive statistical sample complexity bounds based on a novel approximation theory for conditional score functions using transformers, and, through this, construct tight confidence regions for missing values. Our findings also reveal that the efficiency and accuracy of imputation are significantly influenced by the missing patterns. Furthermore, we validate these theoretical insights through simulation and propose a mixed-masking training strategy to enhance the imputation performance.
• Abstract（参考訳）: 命令法は、しばしば広範に欠落する値に悩まされる実用的な時系列データの品質を高める上で重要な役割を担っている。 近年, 自己回帰法や従来の統計手法に比べ, 拡散型誘導法は顕著な成功を収めている。 実験的な成功にもかかわらず、拡散に基づくモデルが欠落した値と観測された値の間の複雑な空間的および時間的依存関係をいかにうまく捉えるかの理論的理解は依然として限られている。 本研究は,不確かさを定量化するための条件拡散変圧器の統計的効率を検証し,不確かさを定量化することによって,このギャップに対処する。 具体的には,変圧器を用いた条件付きスコア関数に対する新しい近似理論に基づいて,統計的サンプルの複雑性境界を導出する。 また, 計算効率と精度が, 欠落パターンに大きく影響していることが判明した。 さらに,これらの理論的洞察をシミュレーションにより検証し,計算性能を向上させるための混合マスキングトレーニング戦略を提案する。

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