最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。
この論文では、実用上で重要な課題である時系列データの欠損の補完に拡散モデルと構造化状態空間モデルを適用します。今までの補完アルゴリズムでは、欠陥シナリオによって性能が劣っていたのが、このモデルで大きく改善しています。同じメカニズムで、時系列予測問題にも適用できます。
[blogcard url=”https://ai-scholar.tech/articles/time-series/SSSD“]
最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。
この論文では、実用上で重要な課題である時系列データの欠損の補完に拡散モデルと構造化状態空間モデルを適用します。今までの補完アルゴリズムでは、欠陥シナリオによって性能が劣っていたのが、このモデルで大きく改善しています。同じメカニズムで、時系列予測問題にも適用できます。
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