論文の概要: Learning Spatiotemporal Dynamical Systems from Point Process Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00368v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 10:48:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:27:08.406878
• Title: Learning Spatiotemporal Dynamical Systems from Point Process Observations
• Title（参考訳）: ポイントプロセス観測による時空間力学系の学習
• Authors: Valerii Iakovlev, Harri Lähdesmäki,
• Abstract要約: 現在のニューラルネットワークベースのモデルアプローチは、時間と空間でランダムに収集されるデータに直面したときに不足する。 そこで我々は,このようなプロセス観察から効果的に学習できる新しい手法を開発した。 我々のモデルは、ニューラルディファレンシャル方程式、ニューラルポイントプロセス、暗黙のニューラル表現、そしてアモータライズされた変分推論の技法を統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.381752536547389
• License:
• Abstract: Spatiotemporal dynamics models are fundamental for various domains, from heat propagation in materials to oceanic and atmospheric flows. However, currently available neural network-based spatiotemporal modeling approaches fall short when faced with data that is collected randomly over time and space, as is often the case with sensor networks in real-world applications like crowdsourced earthquake detection or pollution monitoring. In response, we developed a new method that can effectively learn spatiotemporal dynamics from such point process observations. Our model integrates techniques from neural differential equations, neural point processes, implicit neural representations and amortized variational inference to model both the dynamics of the system and the probabilistic locations and timings of observations. It outperforms existing methods on challenging spatiotemporal datasets by offering substantial improvements in predictive accuracy and computational efficiency, making it a useful tool for modeling and understanding complex dynamical systems observed under realistic, unconstrained conditions.
• Abstract（参考訳）: 時空間力学モデルは、物質の熱伝播から海洋や大気の流れに至るまで、様々な領域において基本的なモデルである。 しかし、現在利用可能なニューラルネットワークベースの時空間モデリングアプローチは、クラウドソースの地震検出や汚染監視といった現実世界のアプリケーションにおけるセンサーネットワークの場合と同様に、時間と空間によってランダムに収集されるデータに直面した場合には、短くなる。 そこで我々は,このような点プロセス観測から時空間力学を効果的に学習できる新しい手法を開発した。 我々のモデルは、システムの力学と確率的位置と観測のタイミングの両方をモデル化するために、ニューラル微分方程式、ニューラルポイント過程、暗黙のニューラル表現、暗黙の変分推論の技法を統合する。 予測精度と計算効率を大幅に改善することで、時空間データセットに挑戦する既存の手法よりも優れており、現実的で制約のない条件下で観察される複雑な力学系をモデル化し理解するのに有用なツールである。

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