論文の概要: Boosting House Price Estimations with Multi-Head Gated Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07456v1
• Date: Mon, 13 May 2024 04:12:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 14:54:35.748955
• Title: Boosting House Price Estimations with Multi-Head Gated Attention
• Title（参考訳）: マルチヘッドゲーテッドアテンションによる住宅価格評価
• Authors: Zakaria Abdellah Sellam, Cosimo Distante, Abdelmalik Taleb-Ahmed, Pier Luigi Mazzeo,
• Abstract要約: 空間キャプチャのためのマルチヘッドゲーテッドアテンションと呼ばれる新しい手法を開発した。 我々のモデルはデータの次元を小さくする埋め込みを生成する。 その結果,住宅価格予測の精度は有意に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.35565749560338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating house prices is crucial for various stakeholders, including homeowners, investors, and policymakers. However, traditional spatial interpolation methods have limitations in capturing the complex spatial relationships that affect property values. To address these challenges, we have developed a new method called Multi-Head Gated Attention for spatial interpolation. Our approach builds upon attention-based interpolation models and incorporates multiple attention heads and gating mechanisms to capture spatial dependencies and contextual information better. Importantly, our model produces embeddings that reduce the dimensionality of the data, enabling simpler models like linear regression to outperform complex ensembling models. We conducted extensive experiments to compare our model with baseline methods and the original attention-based interpolation model. The results show a significant improvement in the accuracy of house price predictions, validating the effectiveness of our approach. This research advances the field of spatial interpolation and provides a robust tool for more precise house price evaluation. Our GitHub repository.contains the data and code for all datasets, which are available for researchers and practitioners interested in replicating or building upon our work.
• Abstract（参考訳）: 住宅価格の評価は、住宅所有者、投資家、政策立案者を含む様々な利害関係者にとって重要である。 しかし、従来の空間補間法は、特性値に影響を与える複雑な空間関係を捉えるのに限界がある。 これらの課題に対処するため,空間補間のためのマルチヘッドGated Attentionと呼ばれる新しい手法を開発した。 提案手法は、注意に基づく補間モデルに基づいて、複数の注意ヘッドとゲーティング機構を組み込んで、空間的依存や文脈情報をよりよく捉える。 重要なことは、我々のモデルはデータの次元を小さくする埋め込みを生成し、線形回帰のような単純なモデルが複雑なエンハンブルモデルより優れていることである。 我々は,本モデルとベースライン法,および本来の注意に基づく補間モデルとの比較のために,広範囲な実験を行った。 その結果,住宅価格予測の精度が向上し,提案手法の有効性が検証された。 本研究は,空間補間分野を推し進め,より正確な住宅価格評価のための堅牢なツールを提供する。 当社のGitHubリポジトリには,すべてのデータセットのデータとコードが含まれています。

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