論文の概要: Nexus sine qua non: Essentially Connected Networks for Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01482v4
• Date: Sun, 13 Aug 2023 08:42:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 19:21:46.834916
• Title: Nexus sine qua non: Essentially Connected Networks for Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: nexus sine qua non: トラフィック予測のための接続ネットワーク
• Authors: Tong Nie, Guoyang Qin, Lijun Sun, Yunpeng Wang, Jian Sun
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(STGNN)は、トポロジと相関構造に基づくトラフィックデータセットの表現と予測を学習するための主要なアプローチとして登場した。 我々は、効率的なメッセージパスバックボーン上に構築された本質的に接続されたネットワークであるSinetemporal qua non (NexuSQN) を設計する。 NexuSQは、サイズ、計算効率、精度の点で、複雑な設計のベンチマークよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.214987317549316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatiotemporal graph neural networks (STGNNs) have emerged as a leading approach for learning representations and forecasting on traffic datasets with underlying topological and correlational structures. However, current STGNNs use intricate techniques with high complexities to capture these structures, making them difficult to understand and scale. The existence of simple yet efficient architectures remains an open question. Upon closer examination, we find what lies at the core of STGNN's representations are certain forms of spatiotemporal contextualization. In light of this, we design Nexus sine qua non (NexuSQN), an essentially connected network built on an efficient message-passing backbone. NexuSQN simply uses learnable "where" and "when" locators for the aforementioned contextualization and omits any intricate components such as RNNs, Transformers, and diffusion convolutions. Results show that NexuSQN outperforms intricately designed benchmarks in terms of size, computational efficiency, and accuracy. This suggests a promising future for developing simple yet efficient neural predictors.
• Abstract（参考訳）: 時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)は、トポロジと相関構造に基づくトラフィックデータセットの表現と予測を学習するための主要なアプローチとして登場した。 しかし、現在のSTGNNは複雑な複雑な手法を使ってこれらの構造を捉えるため、理解とスケールが難しい。 シンプルで効率的なアーキテクチャの存在は、まだ未解決の問題である。 より詳しく調べると、STGNNの表現の中核にあるものが時空間化の特定の形態であることがわかった。 そこで我々は,Nexus sine qua non (NexuSQN) を設計した。 NexuSQNは、上記のコンテキスト化のための学習可能な"where"と"when"ロケータを使い、RNN、トランスフォーマー、拡散畳み込みなどの複雑なコンポーネントを省略する。 NexuSQNは、サイズ、計算効率、精度の点で複雑な設計のベンチマークより優れていることを示す。 これは、単純で効率的な神経予測器を開発する有望な未来を示唆する。

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