論文の概要: Non-separable Spatio-temporal Graph Kernels via SPDEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08524v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 14:53:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 19:09:48.428159
• Title: Non-separable Spatio-temporal Graph Kernels via SPDEs
• Title（参考訳）: SPDEによる非分離時空間グラフカーネル
• Authors: Alexander Nikitin, ST John, Arno Solin, Samuel Kaski
• Abstract要約: グラフ上の時間的原理モデリングのためのグラフカーネルを提供する。 グラフをモデリングするための新しいツールを提供することで、既存のグラフカーネルを現実のアプリケーションで上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.62347738138594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaussian processes (GPs) provide a principled and direct approach for inference and learning on graphs. However, the lack of justified graph kernels for spatio-temporal modelling has held back their use in graph problems. We leverage an explicit link between stochastic partial differential equations (SPDEs) and GPs on graphs, and derive non-separable spatio-temporal graph kernels that capture interaction across space and time. We formulate the graph kernels for the stochastic heat equation and wave equation. We show that by providing novel tools for spatio-temporal GP modelling on graphs, we outperform pre-existing graph kernels in real-world applications that feature diffusion, oscillation, and other complicated interactions.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程(英: Gaussian process、GP)は、グラフ上の推論と学習のための原理的かつ直接的なアプローチである。 しかし、時空間モデリングのための正当性グラフカーネルの欠如は、グラフ問題における使用を妨げている。 確率偏微分方程式(SPDE)とGPのグラフ上の明示的なリンクを利用し、空間と時間間の相互作用を捉える非分離な時空間グラフカーネルを導出する。 確率的熱方程式と波動方程式のグラフカーネルを定式化する。 グラフ上の時空間gpモデリングのための新しいツールを提供することにより、拡散、振動、その他の複雑な相互作用を特徴とする実世界のアプリケーションにおいて、既存のグラフカーネルよりも優れることを示す。

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