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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08403v3
• Date: Mon, 3 Jun 2024 11:46:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 20:01:52.189205
• 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, Yuxuan Liang, Wei Xiong, Zhengyang Zhou, Wei Huang, Shilong Wang, 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）: 23.875981403451256
• 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。 近年の多くの研究は、様々な利点を巧みに整合させることに集中しており、単純で実用的でもない設計モデルに繋がっている。 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, 効率の低下などについて, 系統的に検討する。 本研究では, 並列な局所的畳み込みとグローバルなフーリエ型トランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせた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。 提案手法は, 様々なタスクやデータセットに対して高い適応性を示し, 短時間で収束し, 時間経過予測における局所忠実度が向上する。 8つの人間社会と自然の物理的データセットに対する大規模な実験と可視化は、アースファーサーの最先端のパフォーマンスを実証している。 コードについてはhttps://github.com/easylearningscores/EarthFarseer.comで公開しています。

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