Borealis AI가 비동기 시계열 예측을 위한 확산 기반 모델 ReDiTT를 발표했어요. ReDiTT는 메모리 뱅크에서 유사한 시퀀스를 검색하여 조건부 확산 트랜스포머에 통합하는 방식으로 작동해요.
검색 기반 조건부 학습을 통해 모델은 관련 시간적 역학을 파악하고 생성에 대한 구조적 지침을 제공하여 장기 예측을 안정화하고 샘플 다양성을 향상시킵니다.
실험 결과, 7개의 실제 데이터 세트에서 다음 이벤트 예측 및 장기 예측에 있어 최고 성능을 달성했어요. 코드는 GitHub에서 확인할 수 있어요.