論文の概要: Towards Unifying Diffusion Models for Probabilistic Spatio-Temporal Graph Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17360v2
- Date: Mon, 30 Sep 2024 03:21:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 21:59:26.205784
- Title: Towards Unifying Diffusion Models for Probabilistic Spatio-Temporal Graph Learning
- Title（参考訳）: 確率的時空間グラフ学習のための拡散モデルの統一に向けて
- Authors: Junfeng Hu, Xu Liu, Zhencheng Fan, Yuxuan Liang, Roger Zimmermann,
- Abstract要約: 本稿では,タスクを共用依存関係を持つ条件情報に基づく予測として,統一的確率論的視点でモデル化することを提案する。
本提案では,タスクを一様に処理するための統一時空間拡散モデル(USTD)を提案する。
USTDは、共有時間エンコーダとアテンションベースのデノナイジングデコーダからなる、全体的設計である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.57090339778029
- License:
- Abstract: Spatio-temporal graph learning is a fundamental problem in modern urban systems. Existing approaches tackle different tasks independently, tailoring their models to unique task characteristics. These methods, however, fall short of modeling intrinsic uncertainties in the spatio-temporal data. Meanwhile, their specialized designs misalign with the current research efforts toward unifying spatio-temporal graph learning solutions. In this paper, we propose to model these tasks in a unified probabilistic perspective, viewing them as predictions based on conditional information with shared dependencies. Based on this proposal, we introduce Unified Spatio-Temporal Diffusion Models (USTD) to address the tasks uniformly under the uncertainty-aware diffusion framework. USTD is holistically designed, comprising a shared spatio-temporal encoder and attention-based denoising decoders that are task-specific. The encoder, optimized by pre-training strategies, effectively captures conditional spatio-temporal patterns. The decoders, utilizing attention mechanisms, generate predictions by leveraging learned patterns. Opting for forecasting and kriging, the decoders are designed as Spatial Gated Attention (SGA) and Temporal Gated Attention (TGA) for each task, with different emphases on the spatial and temporal dimensions. Combining the advantages of deterministic encoders and probabilistic decoders, USTD achieves state-of-the-art performances compared to both deterministic and probabilistic baselines, while also providing valuable uncertainty estimates.
- Abstract（参考訳）: 時空間グラフ学習は、現代の都市システムにおける基本的な問題である。
既存のアプローチは、異なるタスクに個別に取り組み、モデルを独自のタスク特性に調整する。
しかし,これらの手法は時空間データに固有の不確かさをモデル化するには不十分である。
一方、それらの特殊設計は、時空間グラフ学習ソリューションの統合に向けた現在の研究活動と不一致である。
本稿では,これらのタスクを統一確率的視点でモデル化し,共用依存関係を持つ条件情報に基づく予測とみなす。
この提案に基づき、不確実性を考慮した拡散フレームワークの下でのタスクに一様に対処するために、統一時空間拡散モデル(USTD)を導入する。
USTDは、共有時空間エンコーダと、タスク固有のアテンションベースの復号化デコーダから構成される。
事前学習戦略によって最適化されたエンコーダは、条件付き時空間パターンを効果的にキャプチャする。
注意機構を利用するデコーダは、学習パターンを利用して予測を生成する。
予測とクリギングのオプションとして、デコーダは、空間的Gated Attention (SGA) と時間的Gated Attention (TGA) として、空間的次元と時間的次元の異なる相で設計されている。
決定論的エンコーダと確率的デコーダの利点を組み合わせることで、USTDは決定論的ベースラインと確率的ベースラインの両方と比較して最先端のパフォーマンスを達成すると同時に、価値ある不確実性推定を提供する。
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