論文の概要: Sequential Attention Source Identification Based on Feature Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15886v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 03:00:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 16:06:03.433752
• Title: Sequential Attention Source Identification Based on Feature Representation
• Title（参考訳）: 特徴表現に基づく逐次的注意源同定
• Authors: Dongpeng Hou, Zhen Wang, Chao Gao, Xuelong Li
• Abstract要約: 本稿では,テンポラルシーケンスに基づくグラフ注意源同定(TGASI)と呼ばれるシーケンス・ツー・シーケンス・ベースのローカライズ・フレームワークを提案する。 なお、このインダクティブラーニングのアイデアは、TGASIが他の事前の知識を知らずに新しいシナリオのソースを検出できることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.05527934953311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Snapshot observation based source localization has been widely studied due to its accessibility and low cost. However, the interaction of users in existing methods does not be addressed in time-varying infection scenarios. So these methods have a decreased accuracy in heterogeneous interaction scenarios. To solve this critical issue, this paper proposes a sequence-to-sequence based localization framework called Temporal-sequence based Graph Attention Source Identification (TGASI) based on an inductive learning idea. More specifically, the encoder focuses on generating multiple features by estimating the influence probability between two users, and the decoder distinguishes the importance of prediction sources in different timestamps by a designed temporal attention mechanism. It's worth mentioning that the inductive learning idea ensures that TGASI can detect the sources in new scenarios without knowing other prior knowledge, which proves the scalability of TGASI. Comprehensive experiments with the SOTA methods demonstrate the higher detection performance and scalability in different scenarios of TGASI.
• Abstract（参考訳）: スナップショット観測に基づくソースローカライゼーションは、アクセシビリティと低コストのために広く研究されている。 しかし, 既存手法におけるユーザ間のインタラクションは, 時間変化による感染シナリオでは対処できない。 これらの手法は異種相互作用のシナリオにおいて精度が低下する。 そこで本研究では,インダクティブ・ラーニング・アイデアに基づく時間系列に基づくグラフ注意源同定(tgasi)と呼ばれる,シーケンスからシーケンスへの局所化手法を提案する。 より具体的には、エンコーダは2人のユーザ間の影響確率を推定して複数の特徴を生成し、デコーダは設計した時間的注意機構により異なるタイムスタンプにおける予測ソースの重要性を区別する。 ただし、インダクティブラーニングのアイデアは、TGASIが他の事前知識を知らずに新しいシナリオのソースを検出できることを保証するもので、TGASIのスケーラビリティを証明している点には注意が必要だ。 SOTA法による総合的な実験は、TGASIの異なるシナリオにおける高い検出性能とスケーラビリティを示す。

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