DiM-TS: Bridge the Gap between Selective State Space Models and Time Series for Generative Modeling
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Yao, Zihao, Zuo, Jiankai, Zhang, Yaying |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
MambaTS: Improved Selective State Space Models for Long-term Time Series Forecasting
di: Cai, Xiuding, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cai, Xiuding, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fast-DiM: Towards Fast Diffusion Morphs
di: Blasingame, Zander W., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Blasingame, Zander W., et al.
Pubblicazione: (2023)
DiTS: Multimodal Diffusion Transformers Are Time Series Forecasters
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2026)
ST-ReP: Learning Predictive Representations Efficiently for Spatial-Temporal Forecasting
di: Zheng, Qi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Qi, et al.
Pubblicazione: (2024)
SSD-TS: Exploring the Potential of Linear State Space Models for Diffusion Models in Time Series Imputation
di: Gao, Hongfan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Hongfan, et al.
Pubblicazione: (2024)
CaTS-Bench: Can Language Models Describe Time Series?
di: Zhou, Luca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Luca, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum-Optimized Selective State Space Model for Efficient Time Series Prediction
di: Jura, Stefan-Alexandru, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jura, Stefan-Alexandru, et al.
Pubblicazione: (2025)
TimeDiT: General-purpose Diffusion Transformers for Time Series Foundation Model
di: Cao, Defu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Defu, et al.
Pubblicazione: (2024)
GenTS: A Comprehensive Benchmark Library for Generative Time Series Models
di: Wang, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
FR-Mamba: Time-Series Physical Field Reconstruction Based on State Space Model
di: Long, Jiahuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Long, Jiahuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
DiffStyleTS: Diffusion Model for Style Transfer in Time Series
di: Nagda, Mayank, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nagda, Mayank, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM-TS Integrator: Integrating LLM for Enhanced Time Series Modeling
di: Chen, Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
SciTS: Scientific Time Series Understanding and Generation with LLMs
di: Wu, Wen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Wen, et al.
Pubblicazione: (2025)
FlowTS: Time Series Generation via Rectified Flow
di: Hu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Dynamic Stiefel Graph Neural Network for Efficient Spatio-Temporal Time Series Forecasting
di: Zheng, Jiankai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Jiankai, et al.
Pubblicazione: (2025)
SwiftTS: A Swift Selection Framework for Time Series Pre-trained Models via Multi-task Meta-Learning
di: Zhang, Tengxue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Tengxue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging Distribution Gaps in Time Series Foundation Model Pretraining with Prototype-Guided Normalization
di: Gong, Peiliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gong, Peiliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Conformal Model Selection for Nonstationary Time Series
di: Li, Shibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Shibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Diffusion-TS: Interpretable Diffusion for General Time Series Generation
di: Yuan, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
CombinationTS: A Modular Framework for Understanding Time-Series Forecasting Models
di: Wang, Xiaorui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Xiaorui, et al.
Pubblicazione: (2026)
TS-Memory: Plug-and-Play Memory for Time Series Foundation Models
di: Lyu, Sisuo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lyu, Sisuo, et al.
Pubblicazione: (2026)
UniTS: A Unified Multi-Task Time Series Model
di: Gao, Shanghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Shanghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint Selective State Space Model and Detrending for Robust Time Series Anomaly Detection
di: Chen, Junqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Junqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
DisenTS: Disentangled Channel Evolving Pattern Modeling for Multivariate Time Series Forecasting
di: Liu, Zhiding, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zhiding, et al.
Pubblicazione: (2024)
Long Range Switching Time Series Prediction via State Space Model
di: Zhang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2024)
S2TX: Cross-Attention Multi-Scale State-Space Transformer for Time Series Forecasting
di: Wu, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generative Example-Based Explanations: Bridging the Gap between Generative Modeling and Explainability
di: Vaeth, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vaeth, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
STRATA-TS: Selective Knowledge Transfer for Urban Time Series Forecasting with Retrieval-Guided Reasoning
di: Jiang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
TimeBridge: Better Diffusion Prior Design with Bridge Models for Time Series Generation
di: Park, Jinseong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Jinseong, et al.
Pubblicazione: (2024)
TS-RAG: Retrieval-Augmented Generation based Time Series Foundation Models are Stronger Zero-Shot Forecaster
di: Ning, Kanghui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ning, Kanghui, et al.
Pubblicazione: (2025)
NuwaTS: a Foundation Model Mending Every Incomplete Time Series
di: Cheng, Jinguo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Jinguo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bridging the Gap between Chemical Reaction Pretraining and Conditional Molecule Generation with a Unified Model
di: Qiang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Qiang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2023)
AimTS: Augmented Series and Image Contrastive Learning for Time Series Classification
di: Chen, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM4TS: Aligning Pre-Trained LLMs as Data-Efficient Time-Series Forecasters
di: Chang, Ching, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chang, Ching, et al.
Pubblicazione: (2023)
Time Series Clustering with General State Space Models via Stochastic Variational Inference
di: Ishizuka, Ryoichi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ishizuka, Ryoichi, et al.
Pubblicazione: (2024)
CaReTS: A Multi-Task Framework Unifying Classification and Regression for Time Series Forecasting
di: Yao, Fulong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yao, Fulong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging the Gap between Learning and Inference for Diffusion-Based Molecule Generation
di: Liu, Peidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Peidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
LLM-Integrated Bayesian State Space Models for Multimodal Time-Series Forecasting
di: Cho, Sungjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cho, Sungjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Simple State Space Model Excels at Multivariate Time Series Classification
di: Saadatmand, Hassan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Saadatmand, Hassan, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Decomposition-based State Space Model for Multivariate Time-Series Forecasting
di: Nagashima, Shunya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nagashima, Shunya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
MambaTS: Improved Selective State Space Models for Long-term Time Series Forecasting
di: Cai, Xiuding, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Fast-DiM: Towards Fast Diffusion Morphs
di: Blasingame, Zander W., et al.
Pubblicazione: (2023) -
DiTS: Multimodal Diffusion Transformers Are Time Series Forecasters
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2026) -
ST-ReP: Learning Predictive Representations Efficiently for Spatial-Temporal Forecasting
di: Zheng, Qi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
SSD-TS: Exploring the Potential of Linear State Space Models for Diffusion Models in Time Series Imputation
di: Gao, Hongfan, et al.
Pubblicazione: (2024)