Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scalable Spatiotemporal Graph Neural Networks

論文の概要: Scalable Spatiotemporal Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06520v1
Date: Wed, 14 Sep 2022 09:47:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-15 12:56:42.670249
Title: Scalable Spatiotemporal Graph Neural Networks
Title（参考訳）: スケーラブル時空間グラフニューラルネットワーク
Authors: Andrea Cini, Ivan Marisca, Filippo Maria Bianchi, Cesare Alippi
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、しばしば予測アーキテクチャのコアコンポーネントである。ほとんどの時間前GNNでは、計算複雑性はグラフ内のリンクの回数のシーケンスの長さの2乗係数までスケールする。本稿では,時間的・空間的両方のダイナミックスを効率的に符号化するスケーラブルなアーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.415967477487692
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Neural forecasting of spatiotemporal time series drives both research and industrial innovation in several relevant application domains. Graph neural networks (GNNs) are often the core component of the forecasting architecture. However, in most spatiotemporal GNNs, the computational complexity scales up to a quadratic factor with the length of the sequence times the number of links in the graph, hence hindering the application of these models to large graphs and long temporal sequences. While methods to improve scalability have been proposed in the context of static graphs, few research efforts have been devoted to the spatiotemporal case. To fill this gap, we propose a scalable architecture that exploits an efficient encoding of both temporal and spatial dynamics. In particular, we use a randomized recurrent neural network to embed the history of the input time series into high-dimensional state representations encompassing multi-scale temporal dynamics. Such representations are then propagated along the spatial dimension using different powers of the graph adjacency matrix to generate node embeddings characterized by a rich pool of spatiotemporal features. The resulting node embeddings can be efficiently pre-computed in an unsupervised manner, before being fed to a feed-forward decoder that learns to map the multi-scale spatiotemporal representations to predictions. The training procedure can then be parallelized node-wise by sampling the node embeddings without breaking any dependency, thus enabling scalability to large networks. Empirical results on relevant datasets show that our approach achieves results competitive with the state of the art, while dramatically reducing the computational burden.
Abstract（参考訳）: 時空間時系列の神経予測は、いくつかの関連するアプリケーション領域における研究と産業の革新を駆動する。グラフニューラルネットワーク(GNN)は、しばしば予測アーキテクチャのコアコンポーネントである。しかし、ほとんどの時空間GNNでは、計算複雑性はグラフ内のリンクの回数のシーケンスの倍の長さの二次的因子までスケールするため、これらのモデルを大きなグラフや長い時間的シーケンスに適用することを妨げる。静的グラフの文脈ではスケーラビリティを改善する手法が提案されているが、時空間の場合の研究は少ない。このギャップを埋めるために,時間的および空間的ダイナミクスを効率的にエンコーディングするスケーラブルなアーキテクチャを提案する。特に、ランダム化されたリカレントニューラルネットワークを用いて、入力時系列の歴史をマルチスケール時間力学を含む高次元状態表現に埋め込む。このような表現は、グラフ隣接行列の異なるパワーを用いて空間次元に沿って伝播し、時空間の特徴の豊富なプールによって特徴づけられるノード埋め込みを生成する。結果として得られるノードの埋め込みは、マルチスケールの時空間表現を予測にマッピングする方法を学ぶフィードフォワードデコーダに送られる前に、教師なしの方法で効率的に事前計算することができる。そして、依存関係を壊さずにノード埋め込みをサンプリングすることで、トレーニング手順をノード単位で並列化することができる。関連するデータセットに対する実験結果から,我々の手法は,計算負担を劇的に減らしながら,技術状況と競合する結果が得られることが示された。

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