論文の概要: DiffSTG: Probabilistic Spatio-Temporal Graph Forecasting with Denoising Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13629v2
• Date: Tue, 27 Jun 2023 04:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 17:39:02.962878
• Title: DiffSTG: Probabilistic Spatio-Temporal Graph Forecasting with Denoising Diffusion Models
• Title（参考訳）: DiffSTG:拡散モデルを用いた確率的時空間グラフ予測
• Authors: Haomin Wen, Youfang Lin, Yutong Xia, Huaiyu Wan, Qingsong Wen, Roger Zimmermann, Yuxuan Liang
• Abstract要約: 本稿では,不確実性や複雑な依存関係のモデル化が困難であることから,確率的STG予測に焦点をあてる。 本稿では,一般的な拡散モデルをSTGに一般化する最初の試みとして,DiffSTGと呼ばれる新しい非自己回帰フレームワークを提案する。 提案手法は,本質的時間学習能力STNNと拡散モデルの不確実性測定を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.63764183970835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatio-temporal graph neural networks (STGNN) have emerged as the dominant model for spatio-temporal graph (STG) forecasting. Despite their success, they fail to model intrinsic uncertainties within STG data, which cripples their practicality in downstream tasks for decision-making. To this end, this paper focuses on probabilistic STG forecasting, which is challenging due to the difficulty in modeling uncertainties and complex ST dependencies. In this study, we present the first attempt to generalize the popular denoising diffusion probabilistic models to STGs, leading to a novel non-autoregressive framework called DiffSTG, along with the first denoising network UGnet for STG in the framework. Our approach combines the spatio-temporal learning capabilities of STGNNs with the uncertainty measurements of diffusion models. Extensive experiments validate that DiffSTG reduces the Continuous Ranked Probability Score (CRPS) by 4%-14%, and Root Mean Squared Error (RMSE) by 2%-7% over existing methods on three real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)が時空間グラフ(STG)予測の主流モデルとなっている。 成功にもかかわらず、STGデータ内の本質的な不確実性のモデル化には失敗し、意思決定の下流タスクにおける実用性を損なう。 本稿では,不確実性や複雑なST依存のモデル化が困難であることから,確率的STG予測に焦点をあてる。 本研究では,STGの拡散確率モデルを一般化する最初の試みとして,DiffSTGと呼ばれる新しい非自己回帰的フレームワークと,STGのためのネットワークUGnetを提案する。 提案手法は,STGNNの時空間学習能力と拡散モデルの不確実性測定を組み合わせたものである。 広範な実験により、diffstgは連続ランク付き確率スコア(crps)を4%-14%削減し、ルート平均二乗誤差(rmse)を3つの実世界のデータセット上の既存の方法よりも2%-7%削減できることが確認された。

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