Bridge-TS：事前知識を強化した時系列補完の改善

この論文は、様々な分野で重要なタスクである時系列補完の問題に取り組んでいます。生成モデルで使用される事前知識に焦点を当てることで革新を起こしています。主な貢献は、「エキスパート事前知識」と「構成事前知識」の設計にあり、生成プロセスを導き、補完精度を向上させています。事前学習済みのTransformerモデルの使用とデータからデータへの生成アプローチが強みです。

• •時系列補完のための新しいアプローチ、Bridge-TSを提案。
• •事前学習済みのTransformerを使用した「エキスパート事前知識」と「構成事前知識」を導入し、生成を改善。
• •ベンチマークデータセットで最先端の補完精度を達成。