Causal Time Series Generation via Diffusion Models
Causal Time Series Generation via Diffusion Models [97.0] 新しいTSGタスクファミリーとして因果時系列生成を導入し,Pearlの因果はしご内で定式化した。 これらのタスクをインスタンス化するために、統合拡散ベースのフレームワークであるCaTSGを開発した。 合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験は、CaTSGが優れた忠実性を達成することを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Sep 2025 07:34:46 GMT)
「Causal Expansion of Conditional TSG Paradigm. We formalize causal time series generation as an extension of conditional TSG along Pearl’s ladder, introducing two tasks beyond association, i.e., interventional (Int-TSG) and counterfactual (CF-TSG), to open up richer generative capabilities aligned with real-world decision-making needs.」と因果性に基づいた時系列データの生成手法の提案