論文の概要: A Diffusion Model for Regular Time Series Generation from Irregular Data with Completion and Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06699v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 06:47:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.337267
• Title: A Diffusion Model for Regular Time Series Generation from Irregular Data with Completion and Masking
• Title（参考訳）: 完了とマスキングを伴う不規則データからの正規時系列生成の拡散モデル
• Authors: Gal Fadlon, Idan Arbiv, Nimrod Berman, Omri Azencot,
• Abstract要約: 時系列データは、医療、金融、科学の応用に不可欠である。 時系列変換器は不規則なシーケンスを完了し、自然の近傍を生成する。 マスキングを用いた視覚ベースの拡散モデルは、完了した値への依存を最小限に抑える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.384467317051834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating realistic time series data is critical for applications in healthcare, finance, and science. However, irregular sampling and missing values present significant challenges. While prior methods address these irregularities, they often yield suboptimal results and incur high computational costs. Recent advances in regular time series generation, such as the diffusion-based ImagenTime model, demonstrate strong, fast, and scalable generative capabilities by transforming time series into image representations, making them a promising solution. However, extending ImagenTime to irregular sequences using simple masking introduces "unnatural" neighborhoods, where missing values replaced by zeros disrupt the learning process. To overcome this, we propose a novel two-step framework: first, a Time Series Transformer completes irregular sequences, creating natural neighborhoods; second, a vision-based diffusion model with masking minimizes dependence on the completed values. This approach leverages the strengths of both completion and masking, enabling robust and efficient generation of realistic time series. Our method achieves state-of-the-art performance, achieving a relative improvement in discriminative score by $70\%$ and in computational cost by $85\%$. Code is at https://github.com/azencot-group/ImagenI2R.
• Abstract（参考訳）: 医療、金融、科学の分野では、現実的な時系列データの生成が不可欠である。 しかし、不規則なサンプリングと欠落は重要な課題である。 従来の手法はこれらの不規則性に対処するが、しばしば準最適結果をもたらし、高い計算コストを発生させる。 拡散に基づくImagenTimeモデルのような通常の時系列生成の最近の進歩は、時系列を画像表現に変換することによって、強く、高速で、スケーラブルな生成能力を示す。 しかし、単純なマスキングを用いてImagenTimeを不規則なシーケンスに拡張すると、「不自然な」地区が生まれ、ゼロに置き換えられた値が学習プロセスを妨害する。 この問題を解決するために,第1に,時系列変換器が不規則なシーケンスを完了し,自然近傍を創出する,第2に,マスキングを用いた視覚拡散モデルが完成値への依存を最小限に抑える,という新しい2段階の枠組みを提案する。 このアプローチは、完了とマスキングの両方の長所を活用し、現実的な時系列の堅牢かつ効率的な生成を可能にする。 本手法は最先端の性能を達成し,識別スコアを70 %$,計算コストを85 %$で相対的に向上させる。 コードはhttps://github.com/azencot-group/ImagenI2Rにある。

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