論文の概要: Dynamic Spatiotemporal Graph Neural Network with Tensor Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08729v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 20:47:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 15:17:18.550654
• Title: Dynamic Spatiotemporal Graph Neural Network with Tensor Network
• Title（参考訳）: テンソルネットワークを用いた動的時空間グラフニューラルネットワーク
• Authors: Chengcheng Jia, Bo Wu, Xiao-Ping Zhang
• Abstract要約: 動的空間グラフ構築は時系列データ問題に対するグラフニューラルネットワーク(GNN)の課題である。 我々は、全ての動的空間関係を収集する空間テンソルグラフ(STG)と、各ノードにおける遅延パターンを見つけるための時間テンソルグラフ(TTG)を生成する。 提案手法の精度と時間的コストを,公共交通データセット上での最先端のGNN手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.278768477060137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic spatial graph construction is a challenge in graph neural network (GNN) for time series data problems. Although some adaptive graphs are conceivable, only a 2D graph is embedded in the network to reflect the current spatial relation, regardless of all the previous situations. In this work, we generate a spatial tensor graph (STG) to collect all the dynamic spatial relations, as well as a temporal tensor graph (TTG) to find the latent pattern along time at each node. These two tensor graphs share the same nodes and edges, which leading us to explore their entangled correlations by Projected Entangled Pair States (PEPS) to optimize the two graphs. We experimentally compare the accuracy and time costing with the state-of-the-art GNN based methods on the public traffic datasets.
• Abstract（参考訳）: 動的空間グラフ構築は時系列データ問題に対するグラフニューラルネットワーク(GNN)の課題である。 いくつかの適応グラフは認識可能であるが、2次元グラフのみがネットワークに埋め込まれ、現在の空間関係を反映している。 本研究では,すべての動的空間関係を収集するための空間テンソルグラフ(stg)と,各ノードの時間に沿った潜在パターンを求める時間テンソルグラフ(ttg)を生成する。 これら2つのテンソルグラフは同じノードとエッジを共有しており、これら2つのグラフを最適化するために、プロジェクテッド・エンタングルド・ペアステート(PEPS)による絡み合った相関を探索する。 本研究では, 公共交通データを用いた最新gnn手法と, 精度と時間コストの比較を行った。

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