論文の概要: Adaptive Least Mean Squares Graph Neural Networks and Online Graph Signal Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15304v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 05:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 19:03:47.004462
• Title: Adaptive Least Mean Squares Graph Neural Networks and Online Graph Signal Estimation
• Title（参考訳）: 適応最小平均二乗グラフニューラルネットワークとオンライングラフ信号推定
• Authors: Yi Yan, Changran Peng, Ercan Engin Kuruoglu
• Abstract要約: 時間変化グラフ信号のオンライン推定のための効率的なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 Adaptive Least Mean Squares Graph Neural Networks (LMS-GNN)は、適応グラフフィルタとグラフニューラルネットワーク(GNN)の組み合わせである。 実世界の温度データを用いて実験したところ,我々のLMS-GNNはグラフベースの手法よりも正確なオンライン予測を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6448362316632115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The online prediction of multivariate signals, existing simultaneously in space and time, from noisy partial observations is a fundamental task in numerous applications. We propose an efficient Neural Network architecture for the online estimation of time-varying graph signals named the Adaptive Least Mean Squares Graph Neural Networks (LMS-GNN). LMS-GNN aims to capture the time variation and bridge the cross-space-time interactions under the condition that signals are corrupted by noise and missing values. The LMS-GNN is a combination of adaptive graph filters and Graph Neural Networks (GNN). At each time step, the forward propagation of LMS-GNN is similar to adaptive graph filters where the output is based on the error between the observation and the prediction similar to GNN. The filter coefficients are updated via backpropagation as in GNN. Experimenting on real-world temperature data reveals that our LMS-GNN achieves more accurate online predictions compared to graph-based methods like adaptive graph filters and graph convolutional neural networks.
• Abstract（参考訳）: ノイズのある部分的観測から空間と時間に存在する多変量信号のオンライン予測は、多くの応用において基本的な課題である。 本稿では,LMS-GNN (Adaptive Least Mean Squares Graph Neural Networks) と呼ばれる時間変化グラフ信号のオンライン推定のための効率的なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 LMS-GNNは、ノイズや欠落した値によって信号が破損するという条件の下で、時間変動を捉え、時空間間相互作用をブリッジすることを目的としている。 LMS-GNNは適応グラフフィルタとグラフニューラルネットワーク(GNN)の組み合わせである。 各段階において、LMS-GNNの前方伝播は、GNNに類似した観測と予測の誤差に基づいて出力される適応グラフフィルタに類似する。 フィルタ係数は、GNNのようにバックプロパゲーションによって更新される。 LMS-GNNは、適応グラフフィルタやグラフ畳み込みニューラルネットワークのようなグラフベースの手法と比較して、より正確なオンライン予測を実現している。

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