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来源:专知 本文 约1000字 ,建议阅读 5 分钟 我们提出了 轨迹流匹配(Trajectory Flow Matching, TFM) ,它无需模拟即可训练神经SDE,避免了通过动态进行反向传播。 对随机且不规则采样的时间序列进行建模是一个具有挑战性的问题,广泛存在于各类应用中,尤其是在医学领域。神经随机微分方程(Neural SDEs)是该问题的一种有吸引力的建模技术,它通过神经网络对SDE的漂移项和扩散项进行参数化。然而,当前训练神经SDEs的算法需要通过SDE动态进行反向传播,这大大限制了其可扩展性和稳定性。为了解决这一问题,我们提出了 轨迹流匹配(Trajectory Flow Matching, TFM) ,它无需模拟即可训练神经SDE,避免了通过动态进行反向传播。TFM借鉴了生成模型中的流匹配技术来建模时间序列。在本研究中,我们首先建立了TFM学习时间序列数据的必要条件。接着,我们
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