論文の概要: Graph Deep Learning for Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15978v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 16:26:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 17:49:31.522243
- Title: Graph Deep Learning for Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: 時系列予測のためのグラフ深層学習
- Authors: Andrea Cini, Ivan Marisca, Daniele Zambon, Cesare Alippi
- Abstract要約: グラフに基づくディープラーニング手法は,関連時系列のコレクションを処理するツールとして人気を博している。
本稿では,予測問題を形式化し,グラフに基づく予測モデルの設計原則と,その性能評価手法を提供する包括的方法論フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.30604130617646
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph-based deep learning methods have become popular tools to process
collections of correlated time series. Differently from traditional
multivariate forecasting methods, neural graph-based predictors take advantage
of pairwise relationships by conditioning forecasts on a (possibly dynamic)
graph spanning the time series collection. The conditioning can take the form
of an architectural inductive bias on the neural forecasting architecture,
resulting in a family of deep learning models called spatiotemporal graph
neural networks. Such relational inductive biases enable the training of global
forecasting models on large time-series collections, while at the same time
localizing predictions w.r.t. each element in the set (i.e., graph nodes) by
accounting for local correlations among them (i.e., graph edges). Indeed,
recent theoretical and practical advances in graph neural networks and deep
learning for time series forecasting make the adoption of such processing
frameworks appealing and timely. However, most of the studies in the literature
focus on proposing variations of existing neural architectures by taking
advantage of modern deep learning practices, while foundational and
methodological aspects have not been subject to systematic investigation. To
fill the gap, this paper aims to introduce a comprehensive methodological
framework that formalizes the forecasting problem and provides design
principles for graph-based predictive models and methods to assess their
performance. At the same time, together with an overview of the field, we
provide design guidelines, recommendations, and best practices, as well as an
in-depth discussion of open challenges and future research directions.
- Abstract（参考訳）: グラフに基づくディープラーニング手法は,関連時系列の収集処理に人気がある。
従来の多変量予測法とは異なり、ニューラルグラフベースの予測器は、時系列コレクションにまたがる(おそらく動的)グラフの予測を条件付けることにより、ペアワイズな関係を利用する。
条件付けは、ニューラルネットワークの予測アーキテクチャに対するアーキテクチャ上の帰納的バイアスの形を取り得るため、時空間グラフニューラルネットワークと呼ばれる深層学習モデルのファミリとなる。
このようなリレーショナルインダクティブバイアスにより、大規模な時系列コレクション上でのグローバル予測モデルのトレーニングが可能になると同時に、各要素(グラフノード)内の各要素(グラフエッジ)の局所的相関(グラフエッジ)を計算して、予測をローカライズする。
実際、グラフニューラルネットワークと時系列予測のためのディープラーニングの理論的および実践的な進歩は、そのような処理フレームワークの採用を魅力的かつタイムリーに進めている。
しかし、文献研究の大半は現代の深層学習の手法を活かして既存のニューラルアーキテクチャのバリエーションを提案することに焦点を当てているが、基礎的・方法論的側面は体系的調査の対象となっていない。
このギャップを埋めるため,本論文では,予測問題を形式化し,グラフに基づく予測モデルや手法の設計原則を提供する,包括的な方法論フレームワークを提案する。
同時に、この分野の概要とともに、デザインガイドライン、レコメンデーション、ベストプラクティスを提供し、オープンチャレンジと今後の研究方向性に関する詳細な議論も行います。
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