Diffusion Models for Time Series Applications: A Survey

计算机科学 扩散 生成语法 光学(聚焦) 系列(地层学) 数据科学 时间序列 生成模型 人工智能 机器学习 古生物学 物理 生物 光学 热力学
作者
Lequan Lin,Zhengkun Li,Ruikun Li,Xuliang Li,Junbin Gao
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:6
标识
DOI:10.48550/arxiv.2305.00624
摘要

Diffusion models, a family of generative models based on deep learning, have become increasingly prominent in cutting-edge machine learning research. With a distinguished performance in generating samples that resemble the observed data, diffusion models are widely used in image, video, and text synthesis nowadays. In recent years, the concept of diffusion has been extended to time series applications, and many powerful models have been developed. Considering the deficiency of a methodical summary and discourse on these models, we provide this survey as an elementary resource for new researchers in this area and also an inspiration to motivate future research. For better understanding, we include an introduction about the basics of diffusion models. Except for this, we primarily focus on diffusion-based methods for time series forecasting, imputation, and generation, and present them respectively in three individual sections. We also compare different methods for the same application and highlight their connections if applicable. Lastly, we conclude the common limitation of diffusion-based methods and highlight potential future research directions.
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