[3Win5-26] 経験的に推定した不確実性分布に基づく時系列予測のための拡散モデルの反復的なデコーディング戦略
キーワード：時系列予測、拡散モデル、デコーディング戦略
画像生成のような分野において多様性に富んだデータの生成に成功している拡散モデルは，時系列予測に対しても高い予測性能が期待されるものの，実際の予測性能は，他の既存手法に劣る．その原因を突き止めるために行った事前実験では，異なるランダムノイズを用いて繰り返し予測しても，誤った予測系列に縮退した生成がされる場合を観測した．そこで，本研究では，拡散モデルの予測分布の推定と，その分布を用いた異なる予測を繰り返すことで，多様性に富んだ予測と予測精度のトレードオフをとるデコーディング戦略を提案する．8種類の時系列予測ベンチマークを用いた評価では，既存の拡散モデルに対して提案したデコーディング戦略を用いることで，7つのデータセットに対して予測性能の向上を確認する．
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