ローリング拡散モデルは、時系列データの生成において、時間方向の不確定性を考慮することで優れた性能を発揮する。
本研究では、時系列データの分布を特性関数を用いて表現し、特性関数距離を新たな識別器として用いたGANモデル(PCF-GAN)を提案する。PCF-GANは時系列データの生成と再構築を同時に行うことができ、既存のモデルと比較して優れた性能を示す。
