論文の概要: Latent State Inference in a Spatiotemporal Generative Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09823v2
• Date: Sun, 15 Aug 2021 17:02:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 04:15:11.372614
• Title: Latent State Inference in a Spatiotemporal Generative Model
• Title（参考訳）: 時空間生成モデルにおける潜時状態推定
• Authors: Matthias Karlbauer, Tobias Menge, Sebastian Otte, Hendrik P.A. Lensch, Thomas Scholten, Volker Wulfmeyer, and Martin V. Butz
• Abstract要約: 我々は、波動伝播力学を含む温度と気象の過程に注目し、普遍的な原因は空間と時間にわたって適用されると仮定する。 最近導入されたDIsed Stemporal graph Artificial Neural Architecture (DISTANA)を使用して、そのようなプロセスを学ぶ。 DISTANAは、アクティブチューニングと呼ばれる振り返り状態推論原則と組み合わせることで、位置参照型隠れ因果関係を確実に導出できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7525506486107267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge about the hidden factors that determine particular system dynamics is crucial for both explaining them and pursuing goal-directed interventions. Inferring these factors from time series data without supervision remains an open challenge. Here, we focus on spatiotemporal processes, including wave propagation and weather dynamics, for which we assume that universal causes (e.g. physics) apply throughout space and time. A recently introduced DIstributed SpatioTemporal graph Artificial Neural network Architecture (DISTANA) is used and enhanced to learn such processes, requiring fewer parameters and achieving significantly more accurate predictions compared to temporal convolutional neural networks and other related approaches. We show that DISTANA, when combined with a retrospective latent state inference principle called active tuning, can reliably derive location-respective hidden causal factors. In a current weather prediction benchmark, DISTANA infers our planet's land-sea mask solely by observing temperature dynamics and, meanwhile, uses the self inferred information to improve its own future temperature predictions.
• Abstract（参考訳）: 特定のシステムダイナミクスを決定する隠れた要因に関する知識は、それらの説明と目標指向の介入の両方に不可欠である。 時系列データからこれらの要因を監督なしで推測することは、まだ未解決の課題である。 ここでは, 波動伝播や気象力学などの時空間過程に着目し, 普遍的な原因(物理など)が空間と時間を通じて適用されると仮定する。 最近導入されたDIstributed SpatioTemporal Graph Artificial Neural Network Architecture (DISTANA)を使用して、そのようなプロセスを学び、パラメータを少なくし、時間的畳み込みニューラルネットワークや他の関連するアプローチと比較してはるかに正確な予測を行う。 我々は,ディスタナがアクティブチューニングと呼ばれるふりかえり潜在状態推論の原則と組み合わさることで,位置参照的隠れ因果要因を確実に導出できることを示す。 現在の気象予報ベンチマークでは、ディスタナは地球の陸海マスクを温度のダイナミクスを観測することで推測し、一方、自己推論情報を用いて将来の気温予測を改善する。

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