Oct, 2023

通过 Koopman VAEs 对规律和非规律时间序列数据的生成建模

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TL;DR基于 Koopman VAE 的新型生成框架，能够优化正常和不规则的时间序列数据，通过引入领域知识和动力系统理论工具，KVAE 在合成和真实时间序列生成基准测试中优于当前的 GAN 和 VAE 方法，并学习出更好地逼近实际分布的概率密度函数。
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发现论文，激发创造
  • TimeVAE: 多元时间序列生成的变分自编码器

    本文提出了一种基于变分自动编码器的新型体系结构，可用于进行时序数据的合成生成，具有可解释性，能够编码领域知识，训练时间较短。实验表明，该方法在数据相似度和预测性方面均表现优异，依然能够准确地呈现原始数据的时态属性，并且对于下一步预测具有显著的改善效果。最后，该模型可以将特定领域的时间模式融入到生成模型中，提供可解释性的输出。

    Nov, 2021

  • 基于预测性变分自编码器的时间序列数据鲁棒表示学习

    利用预测时间下一节点以及基于时间平滑性的模型选择度量，我们提出了一种能够减轻 VAE 学习虚假特征，并能在合成数据集中准确恢复潜在因素的 VAE 架构。

    Dec, 2023

  • 动态变分自编码器：综述

    本文对可变自编码器 (VAE) 拓展至处理序列数据的方法进行了综述，提出并讨论了动态变分自编码器 (DVAEs) 这一类模型，详细介绍了七种 DVAE 模型，并通过语音分析 - 重构任务的实验基准进行了验证，最后探讨了 DVAE 模型的重要问题和未来的研究方向。

    Aug, 2020

  • 纵向变分自编码器

    该研究提出了一种称为长期 VAE（L-VAE）的方法，通过使用多输出加性高斯过程（GP）先验来扩展 VAE 的能力，从而实现在辅助协变量信息的约束下学习结构化低维表示， 以及导出了一种新的 KL 离散度上界。该方法可以同时适应时间变化的共享和随机效应，产生结构化低维表示，剥离个体协变量或其相互作用的影响，以及实现高度准确的预测性能。

    Jun, 2020

  • 异质性时间和纵向数据的变分自编码器

    本文提出了用于处理异构数据的异构纵向变分自编码器，该模型通过建立生成模型和推断网络实现了高维数据的有效推断和处理，并使用连续、计数、分类和序数数据的似然模型来处理缺失值和实现预测。通过模拟和临床数据的实验验证了模型的有效性和预测精度。

    Apr, 2022

  • 深层生成模型的统一化

    本文介绍了针对生成模型学习中 GAN 和 VAEs 的新方法，并阐述了 GAN 和 VAEs 的相似性和差异性，探讨了它们的后验推理和 KL 散度的最小化问题，并将 VAEs 的 importance weighting 方法应用到 GAN 的学习中，同时采用对抗性机制加强 VAEs 模型，实验证明了这些方法的普适性和有效性。

    Jun, 2017

  • 从变分到确定性自编码器

    提出一种基于正则化的确定性编码器和解码器的生成模型框架，替换 VAEs 中的随机性来达到优化潜在空间的目的，并通过引入后验密度估计步骤来生成具有相当或更好质量的样本。

    Mar, 2019

  • 变分循环自编码器

    该论文提出了一种模型 —— 变分循环自编码器（VRAE），结合了 RNN 和 SGVB 的优点，可用于针对大规模时间序列数据进行高效的无监督学习，将时间序列数据映射为潜在向量表示。该模型具有生成性，因此可以从潜空间的样本生成数据。此外，该模型能够利用无标记数据，通过初始化权重和网络状态，促进 RNN 的监督训练。

    Dec, 2014

  • 时间序列异常检测中的弱增强变分自动编码器

    结合深度变分自编码器（VAEs）和自监督学习（SSL）的新型生成框架，解决了数据稀缺导致的潜在空洞问题，提高了基于重建的时序异常检测方法的稳健性。

    Jan, 2024

  • 变分自编码器的一致性正则化

    本文提出了一种正则化方法来强制 Variational Auto-Encoder 的一致性，通过最小化 Kullback-Leibler（KL）散度来实现；实验结果表明该方法可以改善学习表征的质量并提高其泛化能力。

    May, 2021