論文の概要: Boosting long-term forecasting performance for continuous-time dynamic graph networks via data augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05749v2
- Date: Sun, 26 May 2024 10:47:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 12:38:03.906192
- Title: Boosting long-term forecasting performance for continuous-time dynamic graph networks via data augmentation
- Title(参考訳): データ拡張による連続時間動的グラフネットワークの長期予測性能の向上
- Authors: Yuxing Tian, Mingjie Zhu, Jiachi Luo, Song Li,
- Abstract要約: 本研究では、連続時間動的グラフネットワーク(CTDGN)における長期予測(LTF)に焦点を当てる。
我々は,CTDGNの中間層への埋め込みに不確実性を導入するために不確実性評価を行うプラグイン・アンド・プレイモジュールであるtextbfunderlineUncertainty underlineMixunderlineUp (UmmU)を提案する。
実世界の3つの動的グラフデータセットに関する包括的実験を行い、UmmUが長期予測を効果的に改善できることを実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7549799938905104
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study focuses on long-term forecasting (LTF) on continuous-time dynamic graph networks (CTDGNs), which is important for real-world modeling. Existing CTDGNs are effective for modeling temporal graph data due to their ability to capture complex temporal dependencies but perform poorly on LTF due to the substantial requirement for historical data, which is not practical in most cases. To relieve this problem, a most intuitive way is data augmentation. In this study, we propose \textbf{\underline{U}ncertainty \underline{M}asked \underline{M}ix\underline{U}p (UmmU)}: a plug-and-play module that conducts uncertainty estimation to introduce uncertainty into the embedding of intermediate layer of CTDGNs, and perform masked mixup to further enhance the uncertainty of the embedding to make it generalize to more situations. UmmU can be easily inserted into arbitrary CTDGNs without increasing the number of parameters. We conduct comprehensive experiments on three real-world dynamic graph datasets, the results demonstrate that UmmU can effectively improve the long-term forecasting performance for CTDGNs.
- Abstract(参考訳): 本研究では,実世界のモデリングにおいて重要な連続時間動的グラフネットワーク(CTDGN)の長期予測(LTF)に焦点を当てた。
既存のCTDGNは、複雑な時間的依存を捕捉できるため、時間的グラフデータのモデリングに有効であるが、ほとんどのケースでは実用的ではない歴史的データに対してかなりの要求があるため、LTF上では不十分である。
この問題を解消するため、最も直感的な方法はデータ拡張である。
本研究では,CTDGNの中間層への埋め込みに不確実性を導入するために不確実性を推定するプラグイン・アンド・プレイ・モジュールを提案する。
UmmUはパラメータの数を増やすことなく任意のCTDGNに簡単に挿入できる。
実世界の3つの動的グラフデータセットの総合的な実験を行い、UmmUがCTDGNの長期予測性能を効果的に向上できることを実証した。
関連論文リスト
- DyG-Mamba: Continuous State Space Modeling on Dynamic Graphs [59.434893231950205]
動的グラフ学習は、現実世界のシステムにおける進化の法則を明らかにすることを目的としている。
動的グラフ学習のための新しい連続状態空間モデルDyG-Mambaを提案する。
我々はDyG-Mambaがほとんどのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-13T15:21:46Z) - TCGPN: Temporal-Correlation Graph Pre-trained Network for Stock Forecasting [1.864621482724548]
本稿では,これらの制約に対処するため,TCGPN(Temporal-Correlation Graph Pre-trained Network)と呼ばれる新しい手法を提案する。
TCGPNはテンポラル相関融合エンコーダを用いて,時間的および相関的な事前学習タスクを慎重に設計した混合表現と事前学習を行う。
CSI300とCSI500は、最小限の周期性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-26T05:27:26Z) - Long Range Propagation on Continuous-Time Dynamic Graphs [18.5534584418248]
Continuous-Time Graph Anti-Symmetric Network (CTAN) は情報伝達の効率化を目的としている。
合成長範囲ベンチマークと実世界のベンチマークにおけるCTANの実証的性能は他の方法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T19:42:19Z) - Adapting to Length Shift: FlexiLength Network for Trajectory Prediction [53.637837706712794]
軌道予測は、自律運転、ロボット工学、シーン理解など、様々な応用において重要な役割を果たしている。
既存のアプローチは主に、一般に標準入力時間を用いて、公開データセットの予測精度を高めるために、コンパクトなニューラルネットワークの開発に重点を置いている。
本稿では,様々な観測期間に対する既存の軌道予測の堅牢性を高めるための,汎用的で効果的なフレームワークFlexiLength Network(FLN)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-31T17:18:57Z) - FourierGNN: Rethinking Multivariate Time Series Forecasting from a Pure
Graph Perspective [48.00240550685946]
現在の最先端グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの予測手法は、通常、シリーズ間(空間)のダイナミックスとシリーズ内(時間)の依存関係をキャプチャするために、グラフネットワーク(GCNなど)と時間ネットワーク(LSTMなど)の両方を必要とする。
提案するフーリエグラフ演算子(FGO)を積み重ねて,フーリエ空間で行列乗算を行うことにより,新しいフーリエグラフニューラルネットワーク(FourierGNN)を提案する。
7つのデータセットに対する実験は、より効率が良く、パラメータも少ないという優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T17:13:26Z) - Graph-enabled Reinforcement Learning for Time Series Forecasting with
Adaptive Intelligence [11.249626785206003]
グラフニューラルネットワーク(GNN)と強化学習(RL)を用いたモニタリングによる時系列データの予測手法を提案する。
GNNは、データのグラフ構造をモデルに明示的に組み込むことができ、時間的依存関係をより自然な方法でキャプチャすることができる。
このアプローチは、医療、交通、天気予報など、複雑な時間構造におけるより正確な予測を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T22:25:12Z) - EasyDGL: Encode, Train and Interpret for Continuous-time Dynamic Graph Learning [92.71579608528907]
本稿では,3つのモジュールから構成される使い勝手の良いパイプライン(EasyDGL)を設計することを目的とする。
EasyDGLは、進化するグラフデータからモデルが学習する周波数コンテンツの予測力を効果的に定量化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-22T06:35:08Z) - Long-term Spatio-temporal Forecasting via Dynamic Multiple-Graph
Attention [20.52864145999387]
長期的テンソル時間予測(LSTF)は、空間的領域と時間的領域、文脈的情報、およびデータ固有のパターン間の長期的依存関係を利用する。
本稿では,各ノードのコンテキスト情報と長期駐車による時間的データ依存構造を表現する新しいグラフモデルを提案する。
提案手法は,LSTF予測タスクにおける既存のグラフニューラルネットワークモデルの性能を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-23T06:51:37Z) - EIGNN: Efficient Infinite-Depth Graph Neural Networks [51.97361378423152]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのアプリケーションでグラフ構造化データのモデリングに広く利用されている。
この制限により、無限深度GNNモデルを提案し、これをEIGNN(Efficient Infinite-Depth Graph Neural Networks)と呼ぶ。
EIGNNは、最近のベースラインよりも長距離依存関係をキャプチャする能力が優れており、常に最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T08:16:58Z) - Multivariate Time Series Forecasting with Dynamic Graph Neural ODEs [65.18780403244178]
動的グラフニューラル正規微分方程式(MTGODE)を用いた多変量時系列予測連続モデルを提案する。
具体的には、まず、時間進化するノードの特徴と未知のグラフ構造を持つ動的グラフに多変量時系列を抽象化する。
そして、欠落したグラフトポロジを補完し、空間的および時間的メッセージパッシングを統一するために、ニューラルODEを設計、解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T02:17:31Z)
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。