比较Diffusion-TS的完整版本与其三个变体(无FFT、无解释性、无变换器、epsilon预测),结果表明Diffusion-TS通常在每个数据集上取得最佳结果,去除注意力和残差通常会导致性能大幅下降,但在某些高频高维数据集(如fMRI)中,仅具有可解释性设计的网络能取得最显著的性能提升,FFT损失项和信号预测参数化总体上起着至关重要的作...
Diffusion-TS 有望生成同时满足可解释性和真实性的时间序列。 此外,结果表明,所提出的 Diffusion-TS 可以轻松扩展到条件生成任务,例如预测和插补,而无需任何模型更改。 这也激励我们进一步探索Diffusion-TS在不规则设置下的性能。最后,通过定性和定量实验,结果表明 Diffusion-TS 在时间序列的各种现实分析上取得了最先进...
Different from existing diffusion-based approaches, we train the model to directly reconstruct the sample instead of the noise in each diffusion step, combining a Fourier-based loss term. Diffusion-TS is expected to generate time series satisfying both interpretablity and realness. In addition, it ...
npm install stable-diffusion-es Usage import{generate}from"stable-diffusion-ts";constprompt="A black cat";generate(prompt,(response)=>{if(response.error){console.log("There was an error generating the image.");}else{console.log("Image generated successfully!");console.log(`Image saved at:$...
File ~/Diffusion-TS/Experiments/../Models/ts2vec/models/encoder.py:70, in TSEncoder.forward(self, x, mask) 68# conv encoder 69x = x.transpose(1, 2) # B x Ch x T --->70x = self.repr_dropout(self.feature_extractor(x)) # B x Co x T ...
Breadcrumbs Diffusion-TS /Utils /Data_utils / real_datasets.pyTop File metadata and controls Code Blame 187 lines (159 loc) · 6.98 KB Raw import os import torch import numpy as np import pandas as pd from scipy import io from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ...
The first part is an encoder of the neural ordinary differential equation (ODE) that converts time series into dense representations, with the jump technique to capture sampling irregularities and self-attention mechanism to handle missing values; The second component of TS-Diffusion is a diffusion ...
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