論文の概要: Earthfarseer: Versatile Spatio-Temporal Dynamical Systems Modeling in One Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08403v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 07:20:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 03:11:05.871254
• Title: Earthfarseer: Versatile Spatio-Temporal Dynamical Systems Modeling in One Model
• Title（参考訳）: アースファシー:一モデルにおける垂直時空間力学系モデリング
• Authors: Hao Wu, Shilong Wang, Yuxuan Liang, Zhengyang Zhou, Wei Huang, Wei Xiong, Kun Wang
• Abstract要約: EarthFarseerは、並列ローカル畳み込みとグローバルなフーリエベースのトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせたフレームワークである。 提案手法は, 様々な収束, データセットに強い適応性を示し, 長期間の予測において, 高速で良好な局所忠実性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.07325969704645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Efficiently modeling spatio-temporal (ST) physical processes and observations presents a challenging problem for the deep learning community. Many recent studies have concentrated on meticulously reconciling various advantages, leading to designed models that are neither simple nor practical. To address this issue, this paper presents a systematic study on existing shortcomings faced by off-the-shelf models, including lack of local fidelity, poor prediction performance over long time-steps,low scalability, and inefficiency. To systematically address the aforementioned problems, we propose an EarthFarseer, a concise framework that combines parallel local convolutions and global Fourier-based transformer architectures, enabling dynamically capture the local-global spatial interactions and dependencies. EarthFarseer also incorporates a multi-scale fully convolutional and Fourier architectures to efficiently and effectively capture the temporal evolution. Our proposal demonstrates strong adaptability across various tasks and datasets, with fast convergence and better local fidelity in long time-steps predictions. Extensive experiments and visualizations over eight human society physical and natural physical datasets demonstrates the state-of-the-art performance of EarthFarseer. We release our code at https://github.com/easylearningscores/EarthFarseer.
• Abstract（参考訳）: 時空間(ST)物理過程と観察を効果的にモデル化することは、ディープラーニングコミュニティにとって難しい問題である。 最近の多くの研究は細心の注意を払って様々な利点を調整し、単純でも実用的でもない設計モデルへと導いてきた。 そこで本研究では, 市販モデルが抱える既存の欠点について, 局所的忠実性の欠如, 長期にわたる予測性能の低下, スケーラビリティの低下, 効率の低下など, 系統的に検討した。 並列局所畳み込みとグローバルフーリエに基づくトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせて,局所的空間的相互作用と依存関係を動的にキャプチャする,簡潔なフレームワークであるearthfarseerを提案する。 EarthFarseerはまた、時間的進化を効率的に効果的に捉えるために、マルチスケールの完全な畳み込みとフーリエアーキテクチャも組み込んでいる。 本提案は,様々なタスクやデータセットにまたがる強い適応性を示し,長い時間ステップ予測において高速収束と局所的忠実性の向上をもたらす。 8つの人間社会の物理と自然の物理的データセットに関する広範囲な実験と可視化は、earthfarseerの最先端のパフォーマンスを示している。 私たちはコードをhttps://github.com/easylearningscores/earthfarseerでリリースします。

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