Główne pojęcia
Die Studie präsentiert ein innovatives Framework für die Steuerung der Zeitreihenerzeugung, das die Datenknappheit in der Generierung synthetischer Zeitreihen adressiert.
Streszczenie
Die Studie untersucht die Herausforderungen der Datenknappheit in der Zeitreihenerzeugung und präsentiert das Controllable Time Series (CTS) Framework. Es decodiert den Prozess der Zeitreihenerzeugung von der Standard-VAE-Schulung und ermöglicht die präzise Anpassung der komplexen Interaktionen zwischen latenten Merkmalen und externen Bedingungen. Das Framework wird durch eine umfassende Bewertungsmethode für CTSG unterstützt. Experimente über drei reale Zeitreihendatensätze zeigen die außergewöhnlichen Fähigkeiten von CTS bei der Erzeugung hochwertiger und steuerbarer Ausgaben. Die Erweiterung von CTS auf den Bildbereich unterstreicht sein bemerkenswertes Potenzial für die Erklärbarkeit und verstärkt seine Vielseitigkeit über verschiedene Modalitäten hinweg.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Verwandte Arbeiten
- Problemformulierung
- Das CTS Framework
- Bewertungsschema für CTSG
- Experimentelle Ergebnisse
- Schlussfolgerung
Datenextraktion
- VAE-agnostisches Framework für CTSG
- Umfassende Bewertungsmethode für CTSG
- Experimente über drei reale Zeitreihendatensätze
Statystyki
VAE-agnostisches Framework für CTSG
Experimente über drei reale Zeitreihendatensätze
Cytaty
"CTS decouples the mapping process from standard VAE training, enabling precise learning of a complex interplay between latent features and external conditions."
"Extensive experiments across three real-world time series datasets showcase CTS’s exceptional capabilities in generating high-quality, controllable outputs."