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不规则的时间序列在医疗保健中无处不在，应用程序从预测患者的健康状况到归咎于缺失值的应用。条件扩散模型中的最新开发方法，这些模型基于观察到的数据预测缺失值，对定期定期时间序列的构成有很大的希望。它还通过用注入可变量表的噪声替换部分掩盖的局部掩盖来概括了掩盖重建的自我监督学习任务，并显示了图像识别的竞争结果。尽管对扩散模型的兴趣日益增强，但它们对不规则时间序列数据的潜力，尤其是在下游任务中，仍然没有被逐渐置换。我们提出了一个有条件的扩散模型，该模型设计为一种自我监督的学习骨干，用于此类数据，集成了可学习的时间嵌入以及一种跨维度注意机制，以解决数据的复杂时间动态。该模型不仅适合有条件的生成任务，而且还获得了隐藏的状态，对歧视任务有益。经验证据证明了我们的模型在插补和分类任务中的优势。
有条件扩散模型作为自我
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