ABC: Ponti di Diffusione Non-Markoviani per Processi a Tempo Continuo
Un nuovo articolo su arXiv propone ABC (Modelli Autoregressivi su Sottoinsiemi Arbitrari tramite Ponti di Diffusione Non-Markoviani) per generare processi stocastici a tempo e spazio continui condizionati a osservazioni parziali. I modelli di diffusione esistenti faticano a catturare la similarità strutturale tra stati vicini, l'integrazione instabile e l'insensibilità al tempo fisico trascorso. ABC modella il processo con una singola EDS la cui variabile temporale e stati intermedi tracciano il tempo reale, offrendo vantaggi dimostrabili. L'approccio consente il condizionamento su sottoinsiemi arbitrari di stati, come passi temporali campionati irregolarmente o osservazioni future.
Fatti principali
- Titolo dell'articolo: ABC: Any-Subset Autoregression via Non-Markovian Diffusion Bridges in Continuous Time and Space
- ID arXiv: 2604.27443
- Tipo di annuncio: cross
- Affronta le limitazioni dei modelli di diffusione esistenti per processi a tempo continuo
- Propone una singola EDS che traccia il tempo reale e gli stati del processo
- Consente il condizionamento su sottoinsiemi arbitrari di stati
- Le applicazioni includono la generazione di video e le previsioni meteorologiche
- Pubblicato su arXiv
Entità
Istituzioni
- arXiv