論文の概要: Spatio-Temporal Functional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05665v1
• Date: Fri, 11 Sep 2020 21:32:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 21:07:31.839542
• Title: Spatio-Temporal Functional Neural Networks
• Title（参考訳）: 時空間機能ニューラルネットワーク
• Authors: Aniruddha Rajendra Rao, Qiyao Wang, Haiyan Wang, Hamed Khorasgani, Chetan Gupta
• Abstract要約: 本稿では,多くの研究者によって有効性が証明された時間回帰モデルであるニューラル・ファンクショナル・ネットワーク(FNN)の2つの新しい拡張を提案する。 提案したモデルは気象分野における実用的で挑戦的な降水予測問題を解決するために展開される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.73856529960872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explosive growth in spatio-temporal data and its wide range of applications have attracted increasing interests of researchers in the statistical and machine learning fields. The spatio-temporal regression problem is of paramount importance from both the methodology development and real-world application perspectives. Given the observed spatially encoded time series covariates and real-valued response data samples, the goal of spatio-temporal regression is to leverage the temporal and spatial dependencies to build a mapping from covariates to response with minimized prediction error. Prior arts, including the convolutional Long Short-Term Memory (CovLSTM) and variations of the functional linear models, cannot learn the spatio-temporal information in a simple and efficient format for proper model building. In this work, we propose two novel extensions of the Functional Neural Network (FNN), a temporal regression model whose effectiveness and superior performance over alternative sequential models have been proven by many researchers. The effectiveness of the proposed spatio-temporal FNNs in handling varying spatial correlations is demonstrated in comprehensive simulation studies. The proposed models are then deployed to solve a practical and challenging precipitation prediction problem in the meteorology field.
• Abstract（参考訳）: 時空間データとその幅広い応用における爆発的成長は、統計学や機械学習の分野で研究者の関心を集めている。 時空間回帰問題は方法論開発と実世界のアプリケーションの観点から最も重要である。 観測された空間符号化時系列共変量と実数値応答データサンプルを考えると、時空間回帰の目的は、時間的および空間的依存性を利用して、コ変量から応答へのマッピングを最小化された予測誤差で構築することである。 畳み込み長短期記憶(CovLSTM)や機能線形モデルのバリエーションを含む先行技術は、適切なモデル構築のための単純かつ効率的なフォーマットで時空間情報を学習することはできない。 本研究では,時間回帰モデルである関数ニューラルネットワーク(FNN)の2つの新しい拡張を提案する。 空間相関の異なる空間相関処理における時空間FNNの有効性を総合シミュレーション研究で実証した。 提案したモデルは気象分野における実用的で挑戦的な降水予測問題を解決するために展開される。

関連論文リスト

• Modeling Randomly Observed Spatiotemporal Dynamical Systems [7.381752536547389]
  現在利用可能なニューラルネットワークベースのモデリングアプローチは、時間と空間でランダムに収集されたデータに直面したときに不足する。 そこで我々は,このようなランダムなサンプルデータを効果的に処理する新しい手法を開発した。 我々のモデルは、システムの力学と将来の観測のタイミングと位置の両方を予測するために、償却変分推論、ニューラルディファレンシャル方程式、ニューラルポイントプロセス、暗黙のニューラル表現といった技術を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T09:03:32Z)
• SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting [54.470205739015434]
  天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。 伝統的な手法は、しばしば気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労する。 本稿では,これらの課題に対処し,天気予報の精度を高めるための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T08:00:15Z)
• A Survey on Diffusion Models for Time Series and Spatio-Temporal Data [92.1255811066468]
  時系列およびS時間データにおける拡散モデルの使用について概観し、それらをモデル、タスクタイプ、データモダリティ、実用的なアプリケーションドメインで分類する。 我々は拡散モデルを無条件型と条件付き型に分類し、時系列とS時間データを別々に議論する。 本調査は,医療,レコメンデーション,気候,エネルギー,オーディオ,交通など,さまざまな分野の応用を幅広くカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T17:19:40Z)
• A case study of spatiotemporal forecasting techniques for weather forecasting [4.347494885647007]
  実世界のプロセスの相関は時間的であり、それらによって生成されたデータは空間的および時間的進化の両方を示す。 時系列モデルが数値予測の代替となる。 本研究では,分解時間予測モデルにより計算コストを低減し,精度を向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T13:47:02Z)
• An Adaptive Federated Relevance Framework for Spatial Temporal Graph Learning [14.353798949041698]
  本稿では,空間時間グラフ学習のための適応型フェデレーション関連フレームワークであるFedRelを提案する。 フレームワークのコアとなるDynamic Inter-Intra Graph (DIIG)モジュールは、これらの機能を使用して空間時間グラフを生成することができる。 局所的なデータプライバシーを維持しながらモデルの一般化能力と性能を向上させるため、関連性駆動型フェデレーション学習モジュールを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T16:12:17Z)
• An advanced spatio-temporal convolutional recurrent neural network for storm surge predictions [73.4962254843935]
  本研究では, 人工ニューラルネットワークモデルを用いて, 嵐の軌跡/規模/強度履歴に基づいて, 強風をエミュレートする能力について検討する。 本研究では, 人工嵐シミュレーションのデータベースを用いて, 強風を予測できるニューラルネットワークモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T23:42:18Z)
• Leveraging the structure of dynamical systems for data-driven modeling [111.45324708884813]
  トレーニングセットとその構造が長期予測の品質に与える影響を考察する。 トレーニングセットのインフォームドデザインは,システムの不変性と基盤となるアトラクションの構造に基づいて,結果のモデルを大幅に改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T20:09:20Z)
• Convolutional generative adversarial imputation networks for spatio-temporal missing data in storm surge simulations [86.5302150777089]
  GAN(Generative Adversarial Imputation Nets)とGANベースの技術は、教師なし機械学習手法として注目されている。 提案手法を Con Conval Generative Adversarial Imputation Nets (Conv-GAIN) と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T03:50:48Z)
• SPATE-GAN: Improved Generative Modeling of Dynamic Spatio-Temporal Patterns with an Autoregressive Embedding Loss [4.504870356809408]
  本稿では、時間的ダイナミクスの学習を強化するために、自己回帰埋め込みに基づく-GANと組み合わせた新しい損失目標を提案する。 組込み損失は -GAN のアーキテクチャを変更することなく性能を向上し,自己相関構造に対するモデルの能力向上を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T12:10:05Z)
• Closed-form Continuous-Depth Models [99.40335716948101]
  連続深度ニューラルモデルは高度な数値微分方程式解法に依存している。 我々は,CfCネットワークと呼ばれる,記述が簡単で,少なくとも1桁高速な新しいモデル群を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:08:51Z)
• CARRNN: A Continuous Autoregressive Recurrent Neural Network for Deep Representation Learning from Sporadic Temporal Data [1.8352113484137622]
  本稿では,散発データにおける複数の時間的特徴をモデル化するための新しい深層学習モデルを提案する。 提案モデルはCARRNNと呼ばれ、時間ラグによって変調されたニューラルネットワークを用いてエンドツーエンドにトレーニング可能な一般化された離散時間自己回帰モデルを使用する。 アルツハイマー病進行モデルおよび集中治療単位(ICU)死亡率予測のためのデータを用いて,多変量時系列回帰タスクに適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T12:43:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。