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Diffusion-TS
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WaveletDiff框架使用小波系数生成合成时间序列
研究人员开发了WaveletDiff，一个新颖的框架，通过在小波系数上训练扩散模型来生成合成时间序列数据。该方法利用时间序列的多分辨率结构，结合了Transformer和跨层注意力机制，以实现不同尺度之间的信息交换。WaveletDiff还利用了源自Parseval定理的特定层能量约束，以在生成过程中保持时频特性。在六个真实世界数据集上的实验表明，WaveletDiff的表现优于FourierDiffusion和Diffusion-T…
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新的 L-GTA 模型增强了时间序列数据增强
研究人员开发了 L-GTA，一种用于时间序列数据增强的新型潜在生成模型。该模型基于具有 Bi-LSTM 主干和时间自注意力机制的变分自编码器构建，学习潜在表示并应用受控扰动。L-GTA 旨在提高潜在空间和数据空间转换之间的一致性，从而生成具有可预测签名的增强样本。评估表明，L-GTA 在下游预测任务中优于 TimeGAN 和 Diffusion-TS 等现有方法，与原始数据相比，预测误差最多可降低 27%。