論文の概要: Spatiotemporal Forecasting Meets Efficiency: Causal Graph Process Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18879v1
• Date: Wed, 29 May 2024 08:37:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:09:15.312969
• Title: Spatiotemporal Forecasting Meets Efficiency: Causal Graph Process Neural Networks
• Title（参考訳）: 時空間予測の効率性:因果グラフ処理ニューラルネットワーク
• Authors: Aref Einizade, Fragkiskos D. Malliaros, Jhony H. Giraldo,
• Abstract要約: Causal Graph Graph Processs (CGP) は、リレーショナルフィールド層の代わりにグラフフィルタを使用してパラメータを削減し、メモリ消費を最小限にする代替手段を提供する。 本稿では,CGPとGNNを組み合わせて時間予測を行う非線形モデルを提案する。CGProNetは高階グラフフィルタを採用し,パラメータの少ないモデルに最適化し,メモリ使用量を削減し,実行効率を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.703629317205571
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have advanced spatiotemporal forecasting by leveraging relational inductive biases among sensors (or any other measuring scheme) represented as nodes in a graph. However, current methods often rely on Recurrent Neural Networks (RNNs), leading to increased runtimes and memory use. Moreover, these methods typically operate within 1-hop neighborhoods, exacerbating the reduction of the receptive field. Causal Graph Processes (CGPs) offer an alternative, using graph filters instead of MLP layers to reduce parameters and minimize memory consumption. This paper introduces the Causal Graph Process Neural Network (CGProNet), a non-linear model combining CGPs and GNNs for spatiotemporal forecasting. CGProNet employs higher-order graph filters, optimizing the model with fewer parameters, reducing memory usage, and improving runtime efficiency. We present a comprehensive theoretical and experimental stability analysis, highlighting key aspects of CGProNet. Experiments on synthetic and real data demonstrate CGProNet's superior efficiency, minimizing memory and time requirements while maintaining competitive forecasting performance.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ内のノードとして表されるセンサ(または他の測定方法)間の関係帰納バイアスを活用することにより、時空間予測の高度化を実現している。 しかし、現在の手法はしばしばリカレントニューラルネットワーク(RNN)に依存しており、ランタイムとメモリ使用の増加につながっている。 さらに、これらの手法は典型的には1ホップの近傍で機能し、受容野の減少を悪化させる。 因果グラフプロセス(CGP)は、パラメータの削減とメモリ消費の最小化のために、MLP層の代わりにグラフフィルタを使用する代替手段を提供する。 本稿では,CGP と GNN を組み合わせた非線形モデルである Causal Graph Process Neural Network (CGProNet) を紹介する。 CGProNetは高階グラフフィルタを採用し、より少ないパラメータでモデルを最適化し、メモリ使用量を削減し、実行効率を向上させる。 本稿では,CGProNetの理論的および実験的安定性解析について概説する。 合成および実データに関する実験は、CGProNetの優れた効率性を示し、競合予測性能を維持しながら、メモリと時間要求を最小限に抑える。

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