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Y-debug-sys / Diffusion-TS

[ICLR 2024] Official Implementation of "Diffusion-TS: Interpretable Diffusion for General Time Series Generation"
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Figure 4和Figure 15可视化的问题请教 #26

Closed hanli997 closed 6 months ago

hanli997 commented 6 months ago

作者你好， 非常感谢你提供论文代码，为时序领域发展做出的贡献！ 在Figure 4和Figure 15中，你使用TimeGAN作为基线进行可视化： 图4 图15 TimeGAN在数据预处理时会对原始数据进行切片，并把切片随机打乱，变成三维数据ori_data（以默认stock数据集为例，会变成（3661,24,6）），生成的generated_data也是三维数据， image image 我想请教一下，你在使用TimeGAN时是如何处理得到的generated_data，从而进行Figure 4和Figure 15的可视化？ 是否将generated_data还原回原始数据的格式（以默认stock数据集为例，得到对应生成的二维数据（3685,6））? 或者是在generated_data中取出一个切片，和原始数据对应的切片进行对比？

Y-debug-sys commented 6 months ago

你好，

  1. 首先，TimeGAN训练和生成的时间序列维度全部和本库相同，即分割成（批大小，序列长度，维度大小）；
  2. 其次，可视化并没有直接reshape还原回二维数据，实际上数据处理代码（延着时间维度平均）和TimeGAN原始库完全相同；
  3. 最后，无条件随机生成切片不存在对应关系。

谢谢！

hanli997 commented 6 months ago

非常感谢你及时的回复， 我还是有点疑惑，你在使用TimeGAN时是如何处理得到的generated_data，从而进行论文中Figure 15那种的可视化？

Y-debug-sys commented 6 months ago

生成完毕后，原封不动（数据范围0-1）保存为numpy文件，之后分别取出原始数据和生成数据绘图。

hanli997 commented 6 months ago

明白了，感谢你的解答