論文の概要: ARFA: An Asymmetric Receptive Field Autoencoder Model for Spatiotemporal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00314v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 07:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 14:11:47.990467
• Title: ARFA: An Asymmetric Receptive Field Autoencoder Model for Spatiotemporal Prediction
• Title（参考訳）: ARFA:時空間予測のための非対称受容野オートエンコーダモデル
• Authors: Wenxuan Zhang, Xuechao Zou, Li Wu, Jianqiang Huang, Xiaoying Wang
• Abstract要約: 本稿では、この問題に対処するために、非対称受容時空間オートエンコーダ(ARFA)モデルを提案する。 具体的には、異なる機能に合わせた受容場加群の対応するサイズを設計する。 デコーダでは,局所的な情報時間的再構成のためのカーネルモジュールを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.95701109660117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatiotemporal prediction aims to generate future sequences by paradigms learned from historical contexts. It holds significant importance in numerous domains, including traffic flow prediction and weather forecasting. However, existing methods face challenges in handling spatiotemporal correlations, as they commonly adopt encoder and decoder architectures with identical receptive fields, which adversely affects prediction accuracy. This paper proposes an Asymmetric Receptive Field Autoencoder (ARFA) model to address this issue. Specifically, we design corresponding sizes of receptive field modules tailored to the distinct functionalities of the encoder and decoder. In the encoder, we introduce a large kernel module for global spatiotemporal feature extraction. In the decoder, we develop a small kernel module for local spatiotemporal information reconstruction. To address the scarcity of meteorological prediction data, we constructed the RainBench, a large-scale radar echo dataset specific to the unique precipitation characteristics of inland regions in China for precipitation prediction. Experimental results demonstrate that ARFA achieves consistent state-of-the-art performance on two mainstream spatiotemporal prediction datasets and our RainBench dataset, affirming the effectiveness of our approach. This work not only explores a novel method from the perspective of receptive fields but also provides data support for precipitation prediction, thereby advancing future research in spatiotemporal prediction.
• Abstract（参考訳）: 時空間予測は、歴史的文脈から学んだパラダイムによって将来のシーケンスを生成することを目的としている。 交通流の予測や天気予報など多くの領域において重要な意味を持つ。 しかし,従来の手法では,予測精度に悪影響を及ぼす同一の受容場を持つエンコーダとデコーダアーキテクチャを採用することが多いため,時空間相関処理の課題に直面している。 本稿では,この問題に対処する非対称受容場オートエンコーダ(ARFA)モデルを提案する。 具体的には、エンコーダとデコーダの異なる機能に合わせて、対応する受容体モジュールのサイズを設計する。 エンコーダでは,大域的時空間特徴抽出のためのカーネルモジュールを導入する。 デコーダでは,局所時空間情報再構成のためのカーネルモジュールを開発する。 気象予測データの不足に対処するために,中国内陸地域の降水特性に特有の大規模レーダーエコーデータセットであるrainbenchを構築し,降水予測を行った。 実験の結果,ARFAは2つの主流時空間予測データセットとRainBenchデータセットに対して一貫した最先端性能を実現し,アプローチの有効性を確認した。 この研究は受容的場の観点から新しい手法を探索するだけでなく、降水予測のためのデータサポートを提供し、時空間予測の将来研究を前進させる。

関連論文リスト

• AstroMAE: Redshift Prediction Using a Masked Autoencoder with a Novel Fine-Tuning Architecture [0.6906005491572401]
  AstroMAEは,マスク付きオートエンコーダ法を用いて視覚変換器エンコーダを事前訓練する革新的な手法である。 この技術により、エンコーダはラベルに頼ることなく、データ内のグローバルパターンをキャプチャできる。 我々は,様々な視覚変換器アーキテクチャとCNNベースのモデルに対して,我々のモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T12:12:37Z)
• Generalizing Weather Forecast to Fine-grained Temporal Scales via Physics-AI Hybrid Modeling [55.13352174687475]
  本稿では,天気予報をより微細なテンポラルスケールに一般化する物理AIハイブリッドモデル(WeatherGFT)を提案する。 具体的には、小さな時間スケールで物理進化をシミュレートするために、慎重に設計されたPDEカーネルを用いる。 我々は、異なるリードタイムでのモデルの一般化を促進するためのリードタイムアウェアトレーニングフレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:21:02Z)
• DIRESA, a distance-preserving nonlinear dimension reduction technique based on regularized autoencoders [0.0]
  気象学では、過去のデータセットで類似した気象パターンやアナログを見つけることは、データの同化、予測、後処理に有用である。 気候科学において、歴史的および気候予測データのアナログは帰属研究や影響研究に使用される。 本稿では,オートエンコーダ(AE)ニューラルネットワークを用いた次元削減手法を提案し,これらのデータセットを圧縮し,解釈可能な圧縮潜在空間で探索を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T20:54:57Z)
• Enhancing Spatiotemporal Prediction Model using Modular Design and Beyond [2.323220706791067]
  時間と空間の両方でシーケンスを予測することは困難である。 主流の方法は、同時に時間構造と空間構造をモデル化することである。 配列モデルを空間エンコーダデコーダと予測器の2つのモジュールに組み込むモジュール設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T10:09:35Z)
• Towards Generating Real-World Time Series Data [52.51620668470388]
  時系列データ生成のための新しい生成フレームワーク - RTSGANを提案する。 RTSGANは、時系列インスタンスと固定次元潜在ベクトルの間のマッピングを提供するエンコーダデコーダモジュールを学習する。 不足した値の時系列を生成するために、RTSGANに観測埋め込み層と決定・生成デコーダを更に装備する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T11:31:37Z)
• Spatiotemporal Weather Data Predictions with Shortcut Recurrent-Convolutional Networks: A Solution for the Weather4cast challenge [0.0]
  本稿では、著者がWeather4cast 2021 Challenge Stage 1で使用したニューラルネットワークモデルについて述べる。 目的は、衛星ベースの気象データ画像の時間的進化を予測することである。 ネットワークは、ゲートリカレントユニット(GRU)、残留ブロック、U-Netに似たショートカットを持つ縮小/拡張アーキテクチャを利用するエンコーダ・フォカスターアーキテクチャに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T10:36:47Z)
• Deep Autoregressive Models with Spectral Attention [74.08846528440024]
  本稿では,深部自己回帰モデルとスペクトル注意(SA)モジュールを組み合わせた予測アーキテクチャを提案する。 時系列の埋め込みをランダムなプロセスの発生としてスペクトル領域に特徴付けることにより,グローバルな傾向と季節パターンを同定することができる。 時系列に対するグローバルとローカルの2つのスペクトルアテンションモデルは、この情報を予測の中に統合し、スペクトルフィルタリングを行い、時系列のノイズを除去する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-13T11:08:47Z)
• Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking [108.11680070733598]
  本稿では,エンコーダ・デコーダ変換器をキーコンポーネントとする新しいトラッキングアーキテクチャを提案する。 メソッド全体がエンドツーエンドであり、コサインウィンドウやバウンディングボックススムーシングのような後処理ステップは不要である。 提案されたトラッカーは、Siam R-CNNよりも6倍速いリアルタイム速度を実行しながら、5つのチャレンジングな短期および長期ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T15:19:19Z)
• Numerical Weather Forecasting using Convolutional-LSTM with Attention and Context Matcher Mechanisms [10.759556555869798]
  本稿では,高解像度気象データを予測するための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 我々の気象モデルは,ベースラインの深層学習モデルと比較して,大幅な性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T08:30:42Z)
• Deep Cellular Recurrent Network for Efficient Analysis of Time-Series Data with Spatial Information [52.635997570873194]
  本研究では,空間情報を用いた複雑な多次元時系列データを処理するための新しいディープセルリカレントニューラルネットワーク(DCRNN)アーキテクチャを提案する。 提案するアーキテクチャは,文献に比較して,学習可能なパラメータをかなり少なくしつつ,最先端の性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T20:08:18Z)

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。