論文の概要: PyTorch Geometric Temporal: Spatiotemporal Signal Processing with Neural Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07788v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 21:45:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-20 07:36:00.765050
• Title: PyTorch Geometric Temporal: Spatiotemporal Signal Processing with Neural Machine Learning Models
• Title（参考訳）: PyTorch Geometric Temporal:ニューラル機械学習モデルを用いた時空間信号処理
• Authors: Benedek Rozemberczki and Paul Scherer and Yixuan He and George Panagopoulos and Maria Astefanoaei and Oliver Kiss and Ferenc Beres and Nicolas Collignon and Rik Sarkar
• Abstract要約: pytorch temporalは、神経信号処理のための時間的ディープラーニングフレームワークである。 PyTorchのエコシステムにある既存のライブラリの基礎として作られた。 実験では、フレームワークが豊富な時間的特徴と空間構造を持つWebスケールデータセット上で動作できる可能性があることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.572409162523735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present PyTorch Geometric Temporal a deep learning framework combining state-of-the-art machine learning algorithms for neural spatiotemporal signal processing. The main goal of the library is to make temporal geometric deep learning available for researchers and machine learning practitioners in a unified easy-to-use framework. PyTorch Geometric Temporal was created with foundations on existing libraries in the PyTorch eco-system, streamlined neural network layer definitions, temporal snapshot generators for batching, and integrated benchmark datasets. These features are illustrated with a tutorial-like case study. Experiments demonstrate the predictive performance of the models implemented in the library on real world problems such as epidemiological forecasting, ridehail demand prediction and web-traffic management. Our sensitivity analysis of runtime shows that the framework can potentially operate on web-scale datasets with rich temporal features and spatial structure.
• Abstract（参考訳）: PyTorch Geometric Temporalは,ニューラル時空間信号処理のための最先端機械学習アルゴリズムを組み合わせたディープラーニングフレームワークである。 このライブラリの主な目的は、研究者や機械学習実践者が統合された使いやすいフレームワークで時間的幾何学的深層学習を利用できるようにすることである。 PyTorch Geometric Temporalは、PyTorchエコシステムの既存のライブラリ、合理化されたニューラルネットワーク層の定義、バッチ処理用の時間スナップショットジェネレータ、統合ベンチマークデータセットの基盤として開発された。 これらの機能はチュートリアルのようなケーススタディで示されています。 実験では, 疫学予測, ライドヘイル需要予測, ウェブトラヒック管理など, 実世界の問題に対して, 図書館で実施したモデルの予測性能を示す。 ランタイムの感度分析は、フレームワークがリッチな時間的特徴と空間構造を持つwebスケールデータセット上で動作可能であることを示している。

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