arXiv · cs.LG· Mahdi Arab Loodaricheh, Anita Raja, Indranil SenGupta·· 16 小时前
多模态潜在扩散模型实现稀有金融事件场景增强
Scenario Augmentation for Rare Financial Events via Multimodal Latent Diffusion
AI 导读
研究用多模态潜在扩散生成稀有金融窗口的合成样本：每个市场窗口由结构化变量、空间图像变换和组合收益序列三种对齐模态表示，分别经变分自编码器映射为潜在编码，再由类别条件扩散模型学习联合分布，并以 CVaR 定义稀有窗口引导生成。在美国科技股四个窗口长度上，合成样本的保真度和支持度优于表格扩散基线，用真实与生成样本训练的 XGBoost 分类器 AUC 达 0.953-0.960。
来源：arXiv · cs.LG · arxiv.org