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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00314v2
• Date: Mon, 8 Jan 2024 14:57:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 23:15:48.656475
• 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, Xiaoying Wang, Jianqiang Huang, Junliang Xing
• Abstract要約: 本稿では,非対称な受容場オートエンコーダ (ARFA) モデルを提案する。 エンコーダでは,大域的時間的特徴抽出のための大規模なカーネルモジュールを提案し,デコーダでは局所的時間的再構成のための小さなカーネルモジュールを開発する。 降水予測のための大規模レーダエコーデータセットであるRainBenchを構築し,その領域における気象データの不足に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.30913411696375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatiotemporal prediction aims to generate future sequences by paradigms learned from historical contexts. It is essential in numerous domains, such as traffic flow prediction and weather forecasting. Recently, research in this field has been predominantly driven by deep neural networks based on autoencoder architectures. However, existing methods commonly adopt autoencoder architectures with identical receptive field sizes. To address this issue, we propose an Asymmetric Receptive Field Autoencoder (ARFA) model, which introduces corresponding sizes of receptive field modules tailored to the distinct functionalities of the encoder and decoder. In the encoder, we present a large kernel module for global spatiotemporal feature extraction. In the decoder, we develop a small kernel module for local spatiotemporal information reconstruction. Experimental results demonstrate that ARFA consistently achieves state-of-the-art performance on popular datasets. Additionally, we construct the RainBench, a large-scale radar echo dataset for precipitation prediction, to address the scarcity of meteorological data in the domain.
• 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。 交通量予測や気象予報など、多くの分野において必須である。 近年、この分野での研究は主にオートエンコーダアーキテクチャに基づくディープニューラルネットワークによって進められている。 しかし、既存の手法では、同じ受信フィールドサイズを持つオートエンコーダアーキテクチャが一般的である。 そこで本研究では,非対称受容体オートエンコーダ(arfa)モデルを提案し,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導入する。 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提案する。 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。 実験結果から、ARFAは一般的なデータセット上での最先端のパフォーマンスを一貫して達成していることがわかった。 さらに,降雨予測のための大規模レーダエコーデータセットであるRainBenchを構築し,その領域における気象データの不足に対処する。

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