The Rise of Diffusion Models in Time-Series Forecasting

要約

この調査では、時系列予測における拡散モデルの適用について詳しく調査します。
普及モデルは、生成 AI のさまざまな分野で最先端の結果を実証しています。
この論文には、拡散モデルに関する包括的な背景情報が含まれており、その調整方法の詳細と時系列予測での使用のレビューが記載されています。
この分析では、11 の特定の時系列実装、その背後にある直感と理論、さまざまなデータセットでの有効性、および相互の比較がカバーされています。
この研究の主な貢献は、時系列予測における拡散モデルのアプリケーションの徹底的な調査と、これらのモデルの時系列順の概要です。
さらに、この論文では、この分野の現在の最先端技術に関する洞察に富んだ議論が提供され、将来の研究の方向性の可能性が概説されています。
これは AI および時系列分析の研究者にとって貴重なリソースとして機能し、普及モデルの最新の進歩と将来の可能性を明確に把握できます。

要約(オリジナル)

This survey delves into the application of diffusion models in time-series forecasting. Diffusion models are demonstrating state-of-the-art results in various fields of generative AI. The paper includes comprehensive background information on diffusion models, detailing their conditioning methods and reviewing their use in time-series forecasting. The analysis covers 11 specific time-series implementations, the intuition and theory behind them, the effectiveness on different datasets, and a comparison among each other. Key contributions of this work are the thorough exploration of diffusion models’ applications in time-series forecasting and a chronologically ordered overview of these models. Additionally, the paper offers an insightful discussion on the current state-of-the-art in this domain and outlines potential future research directions. This serves as a valuable resource for researchers in AI and time-series analysis, offering a clear view of the latest advancements and future potential of diffusion models.

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