論文の概要: A Differential Smoothness-based Compact-Dynamic Graph Convolutional Network for Spatiotemporal Signal Recovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02987v1
- Date: Tue, 6 Aug 2024 06:42:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 14:49:26.957175
- Title: A Differential Smoothness-based Compact-Dynamic Graph Convolutional Network for Spatiotemporal Signal Recovery
- Title(参考訳): 時空間信号回復のためのSmoothness-based Compact-Dynamic Graph Convolutional Network
- Authors: Pengcheng Gao, Zicheng Gao, Ye Yuan,
- Abstract要約: 本稿では、時間的信号回復のためのコンパクト・フォールド・コングラフ・ネットワーク(CDCN)を提案する。
実世界のデータセットの実験では、CDCNは時間的信号回復の最先端モデルよりも大幅に優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.369246678101048
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High quality spatiotemporal signal is vitally important for real application scenarios like energy management, traffic planning and cyber security. Due to the uncontrollable factors like abrupt sensors breakdown or communication fault, the spatiotemporal signal collected by sensors is always incomplete. A dynamic graph convolutional network (DGCN) is effective for processing spatiotemporal signal recovery. However, it adopts a static GCN and a sequence neural network to explore the spatial and temporal patterns, separately. Such a separated two-step processing is loose spatiotemporal, thereby failing to capture the complex inner spatiotemporal correlation. To address this issue, this paper proposes a Compact-Dynamic Graph Convolutional Network (CDGCN) for spatiotemporal signal recovery with the following two-fold ideas: a) leveraging the tensor M-product to build a unified tensor graph convolution framework, which considers both spatial and temporal patterns simultaneously; and b) constructing a differential smoothness-based objective function to reduce the noise interference in spatiotemporal signal, thereby further improve the recovery accuracy. Experiments on real-world spatiotemporal datasets demonstrate that the proposed CDGCN significantly outperforms the state-of-the-art models in terms of recovery accuracy.
- Abstract(参考訳): 高品質な時空間信号は、エネルギー管理、交通計画、サイバーセキュリティといった実際のアプリケーションシナリオにとって極めて重要である。
突発的なセンサの故障や通信障害などの制御不能な要因のため、センサによって収集された時空間信号は常に不完全である。
動的グラフ畳み込みネットワーク(DGCN)は時空間信号回復処理に有効である。
しかし、静的GCNとシーケンスニューラルネットワークを採用して、空間的パターンと時間的パターンを別々に探索する。
このような分離された2段階処理は、疎時空間であり、複雑な内部時空間相関を捕捉できない。
そこで本研究では,時空間信号復元のためのCDGCN(Compact-Dynamic Graph Convolutional Network)を提案する。
a) テンソルM積を利用して、空間的パターンと時間的パターンを同時に考える統一テンソルグラフ畳み込みフレームワークを構築すること
ロ 時空間信号のノイズ干渉を低減するために、微分滑らか度に基づく目的関数を構築することにより、さらなる回復精度の向上を図ること。
実世界の時空間データセットの実験により、提案したCDGCNは、回復精度の点で最先端モデルよりも大幅に優れていることが示された。
関連論文リスト
- Gegenbauer Graph Neural Networks for Time-varying Signal Reconstruction [4.6210788730570584]
時間変化グラフ信号は、幅広い応用を伴う機械学習と信号処理において重要な問題である。
本稿では,下流タスクの精度を高めるために学習モジュールを組み込んだ新しい手法を提案する。
提案手法の有効性を評価するために,実データセットに関する広範な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T19:29:17Z) - Spatial-temporal Memories Enhanced Graph Autoencoder for Anomaly Detection in Dynamic Graphs [52.956235109354175]
動的グラフにおける異常検出は、グラフ構造と属性の時間的進化によって大きな課題となる。
空間記憶強調グラフオートエンコーダ(STRIPE)について紹介する。
STRIPEは、動的グラフの異なる空間的・時間的ダイナミクスを効果的に活用することにより、異常を識別する優れた能力を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T02:26:10Z) - Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time
Representation Learning for Dynamic Networks [50.2033914945157]
本稿では、連続時間動的ネットワークデータのための表現学習フレームワークIntensity Profile Projectionを提案する。
このフレームワークは3つの段階から構成される: 対の強度関数を推定し、強度再構成誤差の概念を最小化する射影を学習する。
さらに、推定軌跡の誤差を厳密に制御する推定理論を開発し、その表現がノイズに敏感な追従解析に利用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T15:38:25Z) - Dynamic Causal Explanation Based Diffusion-Variational Graph Neural
Network for Spatio-temporal Forecasting [60.03169701753824]
時間予測のための動的拡散型グラフニューラルネットワーク(DVGNN)を提案する。
提案したDVGNNモデルは最先端のアプローチよりも優れ,Root Mean Squared Errorの結果が優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T11:38:19Z) - Attention-based Spatial-Temporal Graph Convolutional Recurrent Networks
for Traffic Forecasting [12.568905377581647]
交通予測は交通科学と人工知能における最も基本的な問題の一つである。
既存の手法では、長期的相関と短期的相関を同時にモデル化することはできない。
本稿では,GCRN(Graph Convolutional Recurrent Module)とグローバルアテンションモジュールからなる新しい時空間ニューラルネットワークフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-25T03:37:00Z) - Continual Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks [87.86552250152872]
時空間グラフ畳み込みニューラルネットワークを連続推論ネットワークとして再構成する。
オンライン推論において、最大109倍の時間複雑性、26倍のハードウェアアクセラレーション、最大割り当てメモリの最大52%の削減を観測した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-21T14:23:18Z) - Space-Time Graph Neural Networks [104.55175325870195]
本研究では、時空間グラフニューラルネットワーク(ST-GNN)を導入し、時間変動ネットワークデータの時空間トポロジを共同処理する。
解析の結果,システムのネットワークトポロジと時間進化の変動はST-GNNの性能に大きく影響しないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-06T16:08:44Z) - Spatial Aggregation and Temporal Convolution Networks for Real-time
Kriging [3.4386226615580107]
SATCNは、モデル仕様を必要とせずに、様々なデータセットに対してテンポラリグを実行する、普遍的で柔軟なフレームワークである。
我々は時間的畳み込みネットワークによってノードをキャプチャし、モデルがさまざまなサイズのデータに対処できるようにする。
我々は、交通や気候記録を含む3つの実世界のデータセットについて広範な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-24T18:43:07Z) - Spatio-temporal Modeling for Large-scale Vehicular Networks Using Graph
Convolutional Networks [110.80088437391379]
SMARTと呼ばれるグラフベースのフレームワークが提案され、大規模な地理的領域にわたるV2I通信遅延の統計をモデル化し、追跡する。
深層Q-networksアルゴリズムと統合したグラフ畳み込みネットワークを用いたグラフ再構築型手法を開発する。
その結果,提案手法は,モデル化の精度と効率と,大規模車両ネットワークにおける遅延性能を有意に向上させることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-13T06:56:29Z) - Large-scale kernelized GRANGER causality to infer topology of directed
graphs with applications to brain networks [0.0]
時系列が短い大規模ネットワークでは、トポロジ推定が不適切になる。
本稿では, 非線形保存型トポロジ推論手法を提案する。
機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)による実際のデータセットの試験では、統合失調症患者の診断タスクにおいて96.3%の精度が示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-16T20:30:19Z) - Inferring, Predicting, and Denoising Causal Wave Dynamics [3.9407250051441403]
DISTANA(Distributed Artificial Neural Network Architecture)は、グラフ畳み込みニューラルネットワークである。
DISTANAは、再帰パターンが観測されるので、データストリームを飾るのに非常に適していることを示す。
安定かつ正確なクローズドループ予測を数百の時間ステップで生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-19T08:33:53Z)
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。