論文の概要: SpoT-Mamba: Learning Long-Range Dependency on Spatio-Temporal Graphs with Selective State Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11244v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 06:15:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 18:14:15.041278
- Title: SpoT-Mamba: Learning Long-Range Dependency on Spatio-Temporal Graphs with Selective State Spaces
- Title(参考訳): SpoT-Mamba: 選択状態空間を持つ時空間グラフの長距離依存を学習する
- Authors: Jinhyeok Choi, Heehyeon Kim, Minhyeong An, Joyce Jiyoung Whang,
- Abstract要約: SpoT-Mamba.は、様々なノード固有のウォークシーケンスをスキャンしてノード埋め込みを生成する。
ノードの埋め込みに基づいて、時間的スキャンを行い、長距離時間的依存関係をキャプチャする。
実世界の交通予測実験の結果,Spot-Mambaの有効性が示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.312340306206884
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spatio-temporal graph (STG) forecasting is a critical task with extensive applications in the real world, including traffic and weather forecasting. Although several recent methods have been proposed to model complex dynamics in STGs, addressing long-range spatio-temporal dependencies remains a significant challenge, leading to limited performance gains. Inspired by a recently proposed state space model named Mamba, which has shown remarkable capability of capturing long-range dependency, we propose a new STG forecasting framework named SpoT-Mamba. SpoT-Mamba generates node embeddings by scanning various node-specific walk sequences. Based on the node embeddings, it conducts temporal scans to capture long-range spatio-temporal dependencies. Experimental results on the real-world traffic forecasting dataset demonstrate the effectiveness of SpoT-Mamba.
- Abstract(参考訳): 時空間グラフ(STG)予測は、交通や天気予報など、現実世界の広範な応用において重要な課題である。
近年、STGの複雑な力学をモデル化する手法がいくつか提案されているが、長距離時空間依存への対処は依然として大きな課題であり、性能の向上は限られている。
最近提案されたMambaという状態空間モデルに触発されて、長距離依存を捕捉する顕著な能力を示し、新しいSTG予測フレームワークSpot-Mambaを提案する。
SpoT-Mambaは、様々なノード固有のウォークシーケンスをスキャンしてノード埋め込みを生成する。
ノードの埋め込みに基づいて、時間的スキャンを行い、長距離の時空間依存関係をキャプチャする。
実世界の交通予測データセットの実験結果から,Spot-Mambaの有効性が示された。
関連論文リスト
- Long Range Propagation on Continuous-Time Dynamic Graphs [18.5534584418248]
Continuous-Time Graph Anti-Symmetric Network (CTAN) は情報伝達の効率化を目的としている。
合成長範囲ベンチマークと実世界のベンチマークにおけるCTANの実証的性能は他の方法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T19:42:19Z) - OpenSTL: A Comprehensive Benchmark of Spatio-Temporal Predictive
Learning [67.07363529640784]
提案するOpenSTLは,一般的なアプローチを再帰的モデルと再帰的モデルに分類する。
我々は, 合成移動物体軌道, 人間の動き, 運転シーン, 交通流, 天気予報など, さまざまな領域にわたるデータセットの標準評価を行う。
リカレントフリーモデルは、リカレントモデルよりも効率と性能のバランスが良いことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T03:02:14Z) - Tracking Objects and Activities with Attention for Temporal Sentence
Grounding [51.416914256782505]
時間文 (TSG) は、意味的に自然言語のクエリと一致した時間セグメントを、トリミングされていないセグメントでローカライズすることを目的としている。
本稿では,(A)マルチモーダル・検索空間を生成するクロスモーダル・ターゲット・ジェネレータと(B)マルチモーダル・ターゲットの動作を追跡し,クエリ関連セグメントを予測するテンポラル・センセント・トラッカーとを含む,新しいテンポラル・センセント・トラッカー・ネットワーク(TSTNet)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-21T16:42:52Z) - Automated Dilated Spatio-Temporal Synchronous Graph Modeling for Traffic
Prediction [1.6449390849183363]
本稿では,トラフィック予測のための自動拡張時間同期グラフネットワーク予測であるAuto-DSTSを提案する。
具体的には,短期および長期の相関関係を捉えるための自動拡張時間時間グラフ (Auto-DSTS) モジュールを提案する。
我々のモデルは最先端の手法と比較して約10%改善できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T00:50:39Z) - Multivariate Time Series Forecasting with Dynamic Graph Neural ODEs [65.18780403244178]
動的グラフニューラル正規微分方程式(MTGODE)を用いた多変量時系列予測連続モデルを提案する。
具体的には、まず、時間進化するノードの特徴と未知のグラフ構造を持つ動的グラフに多変量時系列を抽象化する。
そして、欠落したグラフトポロジを補完し、空間的および時間的メッセージパッシングを統一するために、ニューラルODEを設計、解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T02:17:31Z) - Spatio-Temporal Joint Graph Convolutional Networks for Traffic
Forecasting [75.10017445699532]
近年、時間グラフモデリング問題として交通予測の定式化に焦点が移っている。
本稿では,道路網における交通予測の精度向上のための新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T08:45:14Z) - LSTA-Net: Long short-term Spatio-Temporal Aggregation Network for
Skeleton-based Action Recognition [14.078419675904446]
LSTA-Net(英語版) - 新しい短期時空間ネットワーク。
時間的・短期的な情報は、既存の作品ではよく調べられていない。
3つの公開ベンチマークデータセットで実験が行われた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T10:53:35Z) - Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow
Forecasting [35.072979313851235]
交通流の空間的-時間的データ予測は複雑な空間的依存性と道路間の時間的パターンの動的傾向のために難しい課題である。
既存のフレームワークは通常、与えられた空間隣接グラフと、空間的および時間的相関をモデル化する洗練されたメカニズムを利用する。
本稿では,交通流予測のための空間時間融合グラフニューラルネットワーク(STFGNN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T14:03:17Z) - Constructing Geographic and Long-term Temporal Graph for Traffic
Forecasting [88.5550074808201]
交通予測のための地理・長期時間グラフ畳み込み型ニューラルネットワーク(GLT-GCRNN)を提案する。
本研究では,地理的・長期的時間的パターンを共有する道路間のリッチな相互作用を学習する交通予測のための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T03:50:46Z) - Spatial-Temporal Transformer Networks for Traffic Flow Forecasting [74.76852538940746]
本稿では,長期交通予測の精度を向上させるため,時空間変圧器ネットワーク(STTN)の新たなパラダイムを提案する。
具体的には、有向空間依存を動的にモデル化することにより、空間変換器と呼ばれる新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
提案モデルにより,長期間にわたる空間的依存関係に対する高速かつスケーラブルなトレーニングが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-09T10:21:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。