講演情報
[1Yin-B-09]Ornstein-Uhlenbeck過程と正規化フローを利用した汎用的な不規則時系列生成モデルの開発
〇森長 大貴1 (1. 株式会社日立製作所)
キーワード：
時系列、生成モデル、正規化フロー
時系列データの生成モデルは，動画生成のように系列全体を生成するタスクに加え，一部の観測値から未観測時刻の値を予報または補間するタスクにも用いられる．しかし既存手法の多くは，これらのうち特定のタスクに特化して設計されており，単一の学習済みモデルで生成・予報・補間を統一的に扱うことは容易ではない．また実世界の時系列データは等間隔に観測されるとは限らず，不規則サンプリングを自然に扱える枠組みは，幅広い応用に向けて重要である．本研究では，不規則時系列を対象に，生成・予報・補間の全タスクを単一モデルで実現する新しい時系列生成モデル OUFlow を提案する．OUFlowは，潜在変数がOrnstein–Uhlenbeck過程の混合分布に従うことを仮定し，線形変換と正規化フローによりターゲット空間へデコードする．各モジュールの解析性が高いことから，任意の観測時刻における観測値集合が与えられた条件下で任意時刻のターゲット変数の事後分布を解析的に導出でき，これにより柔軟な条件付き生成を実現する．提案手法を，同様の柔軟性を志向する既存手法と比較した結果，複数データセットにおける生成・予報・補間の各タスクで最高性能を達成した．