論文の概要: Sawtooth Sampling for Time Series Denoising Diffusion Implicit Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21320v1
- Date: Wed, 26 Nov 2025 12:05:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-27 18:37:59.083879
- Title: Sawtooth Sampling for Time Series Denoising Diffusion Implicit Models
- Title（参考訳）: 拡散インシシデントモデルの時系列化のためのソートゥースサンプリング
- Authors: Heiko Oppel, Andreas Spilz, Michael Munz,
- Abstract要約: 暗黙的拡散モデルと、逆過程を加速し、事前訓練された拡散モデルに適用できる新しいソートゥース・サンプラーを組み合わせる。
提案手法は,標準ベースラインの30倍の高速化を実現し,また分類タスクにおける生成シーケンスの品質を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9558392439655014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) can generate synthetic timeseries data to help improve the performance of a classifier, but their sampling process is computationally expensive. We address this by combining implicit diffusion models with a novel Sawtooth Sampler that accelerates the reverse process and can be applied to any pretrained diffusion model. Our approach achieves a 30 times speed-up over the standard baseline while also enhancing the quality of the generated sequences for classification tasks.
- Abstract（参考訳）: Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は、分類器の性能を向上させるために合成時効データを生成することができるが、そのサンプリングプロセスは計算的に高価である。
我々は、暗黙の拡散モデルと、逆過程を加速し、事前訓練された拡散モデルに適用できる新しいSawtooth Samplerを組み合わせることで、この問題に対処する。
提案手法は,標準ベースラインの30倍の高速化を実現し,また分類タスクにおける生成シーケンスの品質を向上させる。
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