論文の概要: MissPath-FM: Flow Matching with Structured Priors for Partially Observed Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17715v1
- Date: Tue, 13 Oct 2026 04:43:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-17 17:34:52.129793
- Title: MissPath-FM: Flow Matching with Structured Priors for Partially Observed Time Series
- Title（参考訳）: MissPath-FM: 部分的に観測された時系列の事前構造とのフローマッチング
- Abstract要約: 不完全時系列に対する部分観測型フローマッチングフレームワークであるMissPath-FMを提案する。
MissPath-FMは、構造化されたソースの先行と、観測された領域と欠落した領域の間の非対称な輸送を割り当てる欠落を意識した滑らかな経路を用いる。
機械学的には、構造された先行は観測領域の輸送を最大15倍に短縮し、真に不確実なエントリの速度場に集中させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7844382164707184
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Flow matching has emerged as a powerful alternative to diffusion models for generative modeling, but standard conditional flow matching is fundamentally misaligned with partially observed time series: starting from an uninformed Gaussian source forces the model to transport even already-observed entries from noise to the target, wasting capacity on trivially known regions. We propose MissPath-FM, a partial-observation-aware flow matching framework that redesigns the source prior and probability path for incomplete time series. MissPath-FM employs structured source priors (interpolation priors and Gaussian process posterior priors) to initialize the flow close to the observed signal, paired with a missingness-aware smooth path that allocates transport asymmetrically between observed and missing regions. We evaluate systematically across four datasets, four missingness mechanisms (MCAR, block, MNAR, irregular), two missing ratios, and three sequence lengths (T in {24, 48, 96}), totaling 48 settings against eight baselines. MissPath-FM wins 29 of 32 settings at T=48 and 45 of 48 overall (93.8%). Our ablations reveal a regime-dependent design hierarchy in which no single component suffices: under random missingness the source prior yields a large initial gain, but under structured block missingness it can fail entirely and the learned flow becomes indispensable; the missingness-aware path contributes a further 12%-26% across all regimes. Mechanistically, structured priors shorten observed-region transport by up to 15x, concentrating the velocity field on genuinely uncertain entries. Project page: https://zgp110.github.io/misspath-fm/
- Abstract（参考訳）: フローマッチングは、生成モデルのための拡散モデルの強力な代替品として現れてきたが、標準的な条件付きフローマッチングは、部分的に観測された時系列と根本的に違っている。
不完全な時系列に対して、ソースの事前と確率経路を再設計する部分観測対応フローマッチングフレームワークであるMissPath-FMを提案する。
MissPath-FMは、観測された信号に近い流れを初期化するために構造化されたソース前駆体(補間前駆体とガウス過程後駆体)を使用し、観察された領域と欠落した領域の間で非対称に輸送を割り当てる欠如を意識した滑らかな経路とペアリングする。
我々は,4つのデータセット,4つの欠落機構(MCAR,ブロック,MNAR,不規則),2つの欠落率,3つのシーケンス長(T in {24, 48, 96})を体系的に評価した。
ミスパスFMはT=48で32点中29点、総合で48点中45点(93.8%)で勝利した。
ランダムな欠如の下では、ソースは大きな初期ゲインを得るが、構造化ブロックの欠如では、完全に失敗し、学習フローが不可欠になる。
機械学的には、構造された先行は観測領域の輸送を最大15倍に短縮し、真に不確実なエントリの速度場に集中させる。
プロジェクトページ: https://zgp110.github.io/misspath-fm/
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