論文の概要: Time-varying Signals Recovery via Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11313v2
- Date: Fri, 5 May 2023 21:04:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 22:50:01.509266
- Title: Time-varying Signals Recovery via Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる時変信号の復元
- Authors: Jhon A. Castro-Correa, Jhony H. Giraldo, Anindya Mondal, Mohsen
Badiey, Thierry Bouwmans, Fragkiskos D. Malliaros
- Abstract要約: 時間変動グラフ信号の回復のための時間グラフニューラルネットワーク(TimeGNN)を提案する。
本アルゴリズムは,平均二乗誤差関数とソボレフ滑らか度演算子からなる特殊損失を持つエンコーダデコーダアーキテクチャを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.165614940565724
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recovery of time-varying graph signals is a fundamental problem with
numerous applications in sensor networks and forecasting in time series.
Effectively capturing the spatio-temporal information in these signals is
essential for the downstream tasks. Previous studies have used the smoothness
of the temporal differences of such graph signals as an initial assumption.
Nevertheless, this smoothness assumption could result in a degradation of
performance in the corresponding application when the prior does not hold. In
this work, we relax the requirement of this hypothesis by including a learning
module. We propose a Time Graph Neural Network (TimeGNN) for the recovery of
time-varying graph signals. Our algorithm uses an encoder-decoder architecture
with a specialized loss composed of a mean squared error function and a Sobolev
smoothness operator.TimeGNN shows competitive performance against previous
methods in real datasets.
- Abstract（参考訳）: 時間変化グラフ信号の回復は、センサネットワークや時系列予測の多くの応用において根本的な問題である。
これらの信号の時空間情報を効果的に捉えることは下流タスクに不可欠である。
従来の研究では、そのようなグラフ信号の時間差の滑らかさを初期仮定として用いていた。
それでも、この滑らかさの仮定は、前者が持たない場合、対応するアプリケーションの性能の低下をもたらす可能性がある。
本研究では,学習モジュールを含めることで,この仮説の要件を緩和する。
時間変動グラフ信号の回復のための時間グラフニューラルネットワーク(TimeGNN)を提案する。
提案アルゴリズムは,平均二乗誤差関数とソボレフスムーズネス演算子からなる特殊損失を持つエンコーダデコーダアーキテクチャを用いており,TimeGNNは実際のデータセットにおける従来の手法と競合する性能を示す。
関連論文リスト
- Gegenbauer Graph Neural Networks for Time-varying Signal Reconstruction [4.6210788730570584]
時間変化グラフ信号は、幅広い応用を伴う機械学習と信号処理において重要な問題である。
本稿では,下流タスクの精度を高めるために学習モジュールを組み込んだ新しい手法を提案する。
提案手法の有効性を評価するために,実データセットに関する広範な実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T19:29:17Z) - Networked Time Series Imputation via Position-aware Graph Enhanced
Variational Autoencoders [31.953958053709805]
我々は,変分オートエンコーダ(VAE)を利用して,ノード時系列の特徴とグラフ構造の両方に欠落する値を予測するPoGeVonという新しいモデルを設計する。
実験の結果,ベースライン上でのモデルの有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T21:11:34Z) - Temporal Aggregation and Propagation Graph Neural Networks for Dynamic
Representation [67.26422477327179]
時間グラフは連続時間を通してノード間の動的相互作用を示す。
本研究では,周辺地域全体と時間的グラフ畳み込みの新たな手法を提案する。
提案するTAP-GNNは,予測性能とオンライン推論遅延の両面で,既存の時間グラフ手法よりも優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-15T08:17:18Z) - Space-Time Graph Neural Networks with Stochastic Graph Perturbations [100.31591011966603]
時空間グラフニューラルネットワーク(ST-GNN)は、時間変動データの効率的なグラフ表現を学習する。
本稿では,ST-GNNの特性を再検討し,安定なグラフ安定性を示す。
解析の結果,ST-GNNは時間変化グラフ上での移動学習に適していることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-28T16:59:51Z) - Scalable Spatiotemporal Graph Neural Networks [14.415967477487692]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-14T09:47:38Z) - Learning to Reconstruct Missing Data from Spatiotemporal Graphs with
Sparse Observations [11.486068333583216]
本稿では、欠落したデータポイントを再構築するための効果的なモデル学習の課題に取り組む。
我々は,高度にスパースな観測値の集合を与えられた注意に基づくアーキテクチャのクラスを提案し,時間と空間における点の表現を学習する。
技術状況と比較して、我々のモデルは予測エラーを伝播したり、前方および後方の時間依存性をエンコードするために双方向モデルを必要とすることなくスパースデータを処理します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T16:40:48Z) - Learning Graph Structure from Convolutional Mixtures [119.45320143101381]
本稿では、観測されたグラフと潜伏グラフのグラフ畳み込み関係を提案し、グラフ学習タスクをネットワーク逆(デコンボリューション)問題として定式化する。
固有分解に基づくスペクトル法の代わりに、近似勾配反復をアンロール・トランケートして、グラフデコンボリューションネットワーク(GDN)と呼ばれるパラメータ化ニューラルネットワークアーキテクチャに到達させる。
GDNは、教師付き方式でグラフの分布を学習し、損失関数を適応させることでリンク予測やエッジウェイト回帰タスクを実行し、本質的に帰納的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-19T14:08:15Z) - Efficient-Dyn: Dynamic Graph Representation Learning via Event-based
Temporal Sparse Attention Network [2.0047096160313456]
動的グラフニューラルネットワークは、研究者からますます注目を集めている。
本稿では,新しい動的グラフニューラルネットワークであるEfficient-Dynを提案する。
時間的情報を同じ量の時間的トポロジ的構造を持つパッチのシーケンスに適応的に符号化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-04T23:52:24Z) - Space-Time Graph Neural Networks [104.55175325870195]
本研究では、時空間グラフニューラルネットワーク(ST-GNN)を導入し、時間変動ネットワークデータの時空間トポロジを共同処理する。
解析の結果,システムのネットワークトポロジと時間進化の変動はST-GNNの性能に大きく影響しないことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-06T16:08:44Z) - Spatio-Temporal Graph Scattering Transform [54.52797775999124]
グラフニューラルネットワークは、十分な高品質のトレーニングデータがないために、現実のシナリオでは実用的ではないかもしれない。
我々は時間的データを解析するための数学的に設計された新しいフレームワークを考案した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-06T19:49:55Z) - Fast Graph Attention Networks Using Effective Resistance Based Graph
Sparsification [70.50751397870972]
FastGATは、スペクトルスペーシフィケーションを用いて、注目に基づくGNNを軽量にし、入力グラフの最適プルーニングを生成する手法である。
我々は,ノード分類タスクのための大規模実世界のグラフデータセット上でFastGATを実験的に評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T22:07:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。