論文の概要: Unconditional flow-based time series generation with equivariance-regularised latent spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22848v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 11:19:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.402856
• Title: Unconditional flow-based time series generation with equivariance-regularised latent spaces
• Title（参考訳）: 等分散正則化潜在空間を用いた非条件フローベース時系列生成
• Abstract要約: フローベースモデルは時系列生成に成功している。 しかし、時系列生成モデルに望ましい同値性を持つ潜在表現を設計する方法は、まだ未定である。 本稿では,事前学習したオートエンコーダの簡単な正規化により,等価性を明示的に促進する潜在フローマッチングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flow-based models have proven successful for time-series generation, particularly when defined in lower-dimensional latent spaces that enable efficient sampling. However, how to design latent representations with desirable equivariance properties for time-series generative modelling remains underexplored. In this work, we propose a latent flow-matching framework in which equivariance is explicitly encouraged through a simple regularisation of a pre-trained autoencoder. Specifically, we introduce an equivariance loss that enforces consistency between transformed signals and their reconstructions, and use it to fine-tune latent spaces with respect to basic time-series transformations such as translation and amplitude scaling. We show that these equivariance-regularised latent spaces improve generation quality while preserving the computational advantages of latent flow models. Experiments on multiple real-world datasets demonstrate that our approach consistently outperforms existing diffusion-based baselines in standard time-series generation metrics, while achieving orders-of-magnitude faster sampling. These results highlight the practical benefits of incorporating geometric inductive biases into latent generative models for time series.
• Abstract（参考訳）: フローベースモデルは、特に効率的なサンプリングを可能にする低次元の潜在空間で定義された場合、時系列生成に成功している。 しかし、時系列生成モデルに望ましい同値性を持つ潜在表現を設計する方法は、まだ未定である。 本研究では,事前学習したオートエンコーダの簡単な正規化により,等価性を明示的に促進する潜在フローマッチングフレームワークを提案する。 具体的には、変換信号とその再構成の整合性を強制する等分散損失を導入し、変換や振幅スケーリングといった基本的な時系列変換に対して遅延空間を微調整する。 これらの等分散規則化された潜在空間は、潜在フローモデルの計算上の優位性を保ちながら、生成品質を向上させることを示す。 複数の実世界のデータセットに対する実験により、我々のアプローチは標準時系列生成メトリクスにおいて既存の拡散ベースのベースラインを一貫して上回り、より高速なサンプリングを実現する。 これらの結果は、幾何学的帰納バイアスを時系列の潜在生成モデルに組み込むことの実用的利点を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• Enhancing Irregular Time Series Forecasting with Continuous-Time Modeling Framework [15.900704071560698]
  WrapFlowは、不規則な時系列予測のための連続時間モデリングフレームワークである。 本研究では,ベース予測に関する条件付き残差ベクトル場を学習する残差フローマッチングの訓練パラダイムを開発する。 複数の実世界のデータセットの実験は、WrapFlowが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-30T11:18:18Z)
• Simplifying Flow Matching Transformations with Low-Rank Mixture Models [58.797704398690165]
  本稿では,確率的主成分分析器(MPPCA)の混合物を流動の正規化のための潜在密度として用いることを提案する。 我々は,KL分散の観点でデータ分布とより密接に一致した潜在分布を学習することにより,学習フロー変換を単純化する。 MPPCAモデルは期待最大化アルゴリズムを用いて迅速かつ安価に適合し、高次元生成タスクにおいても潜在分布を初期化するための実用的な選択となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-29T03:03:06Z)
• Probability-Conserving Flow Guidance [49.03107678763765]
  Adaptive Manifold Guidance (AdaMaG)はリアリズムを改善し、幻覚を減らし、高誘導下での劣化を制御する。 画像生成ベンチマーク全体で、AdaMaGはリアリズムを改善し、幻覚を減らし、高誘導下での劣化を制御する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-19T16:34:01Z)
• Latent Laplace Diffusion for Irregular Multivariate Time Series [16.474933482743513]
  対象を低次元の潜在軌道としてモデル化する生成フレームワークであるLaplace Diffusionを提案する。 LLapDiffは、物理的時間とともにステップバイステップの統合なしで水平線全体の生成を可能にする。 また, 連続力学と不規則な観測とを更新・蓄積解析により関連づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-19T13:04:53Z)
• Preserving Temporal Dynamics in Time Series Generation [0.2099922236065961]
  時系列データの増大は回帰指向予測タスクにおいて重要な役割を果たす。 既存のアプローチは主に、限界データ分布のマッチングに重点を置いている。 モデルに依存しないマルコフ・チェイン・モンテカルロフレームワークを提案し、分布シフトを緩和し、時間的ダイナミクスを保存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-29T20:32:45Z)
• TimeAPN: Adaptive Amplitude-Phase Non-Stationarity Normalization for Time Series Forecasting [67.91113180885601]
  TimeAPNは時間領域と周波数領域の両方から非定常因子を明示的にモデル化し、予測する。 TimeAPNは、複数の予測水平線にわたる長期的な予測精度を一貫して改善する。 これは最先端の可逆正規化法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-18T07:21:24Z)
• Forecasting as Rendering: A 2D Gaussian Splatting Framework for Time Series Forecasting [79.37674445572462]
  時系列予測(TSF)は、周期内変動と周期間トレンドの複雑な絡み合いのため、依然として困難な問題である。 形状変化テンソルを静止画像として扱うと、トポロジカルミスマッチが発生する。 均一な固定サイズの表現に依存することは、モデリング能力を非効率に割り当てる。 TimeGSは、予測パラダイムをレグレッションから2D生成レンダリングに根本的にシフトする、新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T14:13:36Z)
• Approximate equivariance via projection-based regularisation [1.5755923640031846]
  非同変モデルは、実行時のパフォーマンスと不完全な対称性のため、再び注目を集めている。 これは、対称性の尊重とデータ分布の適合の間に中間点を打つ、ほぼ同変モデルの開発を動機付けている。 本研究では,空間領域とスペクトル領域の両方において,非等分散ペナルティを正確に,効率的に計算するための数学的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-08T15:35:42Z)
• TimeFlow: Towards Stochastic-Aware and Efficient Time Series Generation via Flow Matching Modeling [2.74279932215302]
  時系列データは、下流の時系列マイニングタスクを幅広くサポートするため、重要な研究トピックとして浮上している。 エンコーダのみのアーキテクチャを統合する新しいフローマッチングフレームワークであるTimeFlowを提案する。 私たちのモデルは、生成品質、多様性、効率において、一貫して強力なベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-11T08:28:26Z)
• Wavelet-based Disentangled Adaptive Normalization for Non-stationary Times Series Forecasting [23.34966767653385]
  時系列予測における非定常性に対処するために、ウェーブレットに基づく不整合適応正規化(WDAN)を提案する。 WDANは離散ウェーブレット変換を用いて入力を低周波数トレンドと高周波変動に分解する。 複数のベンチマークの実験では、WDANは様々なバックボーンモデルにおける予測精度を一貫して改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T08:25:29Z)
• Solving Inverse Problems with FLAIR [68.87167940623318]
  本稿では,フローベース生成モデルを逆問題に先立って活用する学習自由変分フレームワークFLAIRを提案する。 標準画像ベンチマークの結果、FLAIRは再現性やサンプルの多様性の観点から、既存の拡散法や流れ法よりも一貫して優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-03T09:29:47Z)
• Timer-XL: Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting [67.83502953961505]
  我々は時系列の統一予測のための因果変換器Timer-XLを提案する。 大規模な事前トレーニングに基づいて、Timer-XLは最先端のゼロショット性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T07:27:39Z)
• TimeDiT: General-purpose Diffusion Transformers for Time Series Foundation Model [11.281386703572842]
  TimeDiTは時間依存性学習と確率的サンプリングを組み合わせた拡散トランスフォーマーモデルである。 TimeDiTは、さまざまなタスクにわたるトレーニングと推論プロセスを調和させるために、統一的なマスキングメカニズムを採用している。 我々の体系的評価は、ゼロショット/ファインチューニングによる予測と計算という基本的なタスクにおいて、TimeDiTの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T22:31:57Z)
• On the Trajectory Regularity of ODE-based Diffusion Sampling [79.17334230868693]
  拡散に基づく生成モデルは微分方程式を用いて、複素データ分布と抽出可能な事前分布の間の滑らかな接続を確立する。 本稿では,拡散モデルのODEに基づくサンプリングプロセスにおいて,いくつかの興味深い軌道特性を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T15:59:41Z)
• Fast Sampling via Discrete Non-Markov Diffusion Models with Predetermined Transition Time [49.598085130313514]
  離散非マルコフ拡散モデル(DNDM)を提案する。 これにより、トレーニング不要なサンプリングアルゴリズムにより、関数評価の数を大幅に削減できる。 有限ステップサンプリングから無限ステップサンプリングへの移行について検討し、離散プロセスと連続プロセスのギャップを埋めるための新たな洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T18:14:11Z)
• Time-series Generation by Contrastive Imitation [87.51882102248395]
  モーメントマッチングの目的によってモチベーションされ、複合的エラーを軽減し、局所的(しかし前方的な)遷移ポリシーを最適化する。 推論において、学習されたポリシーは反復的なサンプリングのジェネレータとして機能し、学習されたエネルギーはサンプルの品質を評価するための軌道レベル尺度として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T16:45:25Z)
• Generative Time Series Forecasting with Diffusion, Denoise, and Disentanglement [51.55157852647306]
  時系列予測は多くのアプリケーションにおいて非常に重要な課題である。 実世界の時系列データが短時間に記録されることが一般的であり、これはディープモデルと限られたノイズのある時系列との間に大きなギャップをもたらす。 本稿では,生成モデルを用いた時系列予測問題に対処し,拡散,雑音,ゆがみを備えた双方向変分自動エンコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T12:20:46Z)
• Score-based Continuous-time Discrete Diffusion Models [102.65769839899315]
  連続時間マルコフ連鎖を介して逆過程が認知されるマルコフジャンププロセスを導入することにより、拡散モデルを離散変数に拡張する。 条件境界分布の単純なマッチングにより、偏りのない推定器が得られることを示す。 提案手法の有効性を,合成および実世界の音楽と画像のベンチマークで示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T05:33:29Z)
• TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series [76.71406465526454]
  時間変化量の推定は、医療や金融などの分野における意思決定の基本的な構成要素である。 本稿では,アテンションベースデコーダを用いて関節分布を推定する多元的手法を提案する。 本研究では,本モデルが実世界の複数のデータセットに対して最先端の予測を生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T21:37:29Z)
• Continuous Latent Process Flows [47.267251969492484]
  任意の時間スタンプにおける連続時系列ダイナミクスの部分的な観察は多くの分野に存在する。このタイプのデータに連続力学を用いた統計モデルを適用することは、直感的なレベルで有望であるだけでなく、実用的な利点もある。 微分方程式によって駆動される時間依存正規化フローを用いて、連続潜時プロセスを連続可観測プロセスに復号する原則的アーキテクチャである連続潜時プロセスフロー(CLPF)を用いて、これらの課題に取り組む。 我々のアブレーション研究は、不規則な時間グリッド上での様々な推論タスクへの貢献の有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T17:16:04Z)
• Conditional Sig-Wasserstein GANs for Time Series Generation [8.593063679921109]
  GAN(Generative Adversarial Network)は、高次元の確率測度からサンプルを生成するのに非常に成功した。 これらの手法は時系列データによって誘導される関節確率分布の時間的依存を捉えるのに苦労する。 時系列データストリームはターゲット空間の次元を大幅に増加させ、生成的モデリングが不可能になる可能性がある。 本稿では,Wasserstein-GANを数学的原理と効率的な経路特徴抽出と統合した汎用条件付きSig-WGANフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-09T17:38:55Z)
• Modeling Continuous Stochastic Processes with Dynamic Normalizing Flows [40.9137348900942]
  ウィナー過程の微分変形によって駆動される新しいタイプの流れを提案する。 その結果,観測可能なプロセスが基本プロセスの魅力的な特性の多くを継承するリッチ時系列モデルが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T20:13:43Z)

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。