Autoregressive Model

Autoregressive: 자동회귀, 자기회귀

 

AutoRegressive (AR) Model: 자기회귀 모델

 

ChatGPT 4 says that...

Autoregressive model(자기회귀 모델)은 통계학과 신호 처리에서 널리 사용되는 개념으로, 시계열 데이터에서 이전의 관측값들이 현재 관측값에 영향을 미친다고 가정하는 모델입니다. 이 모델의 핵심은 과거의 데이터 포인트가 현재 데이터 포인트를 예측하는 데 사용된다는 점입니다.

Diffusion 논문, 특히 딥러닝과 관련된 연구에서 autoregressive model이 언급되는 경우는 주로 생성 모델링과 관련이 있습니다. 여기서 autoregressive model은 데이터의 분포를 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 순차적으로 생성하는 데 사용됩니다. 이런 종류의 모델은 각 단계에서 이전 단계의 출력을 입력으로 사용하여 데이터 포인트를 하나씩 생성하며, 이 과정이 순차적으로 진행되기 때문에 "자기회귀적(auto-regressive)"라는 이름이 붙었습니다.

예를 들어, 텍스트 생성에서 autoregressive model은 한 번에 하나의 단어(또는 문자)를 생성하고, 이전에 생성된 단어들을 고려하여 다음 단어를 생성합니다. 비슷하게, 이미지 생성에서도 픽셀 또는 이미지의 일부 영역을 순차적으로 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

Diffusion 모델에서 autoregressive model의 개념은 생성 과정이 이전 단계의 결과에 기반하여 순차적으로 진행됨을 의미합니다. 여기서 중요한 점은 모델이 각 단계에서 입력 데이터의 이전 상태를 고려하여 다음 상태를 예측한다는 것입니다. 이는 복잡한 데이터 구조를 모델링하고 새로운, 현실적인 데이터 샘플을 생성하는 데 매우 효과적입니다.

 

검색을 좀 해보니 시계열 분야에서 많이 쓰이는 용어 같음 (AR model)

 

정리하자면, 이전의 관측 값이 이후의 관측 값에 영향을 준다는 내용

 

Diffusion 에서는 이전 step 을 기반으로 다음 step 을 예측한다고 볼 수 있음