論文の概要: Spatiotemporal Learning on Cell-embedded Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18013v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 16:22:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 22:26:48.152385
• Title: Spatiotemporal Learning on Cell-embedded Graphs
• Title（参考訳）: セル埋め込みグラフの時空間学習
• Authors: Yuan Mi, Hao Sun,
• Abstract要約: 学習可能なセル属性をノードエッジメッセージパッシングプロセスに導入し,地域特性の空間依存性をよりよく把握する。 各種PDEシステムと1つの実世界のデータセットの実験は、CeGNNが他のベースラインモデルと比較して優れた性能を発揮することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8090864965073274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven simulation of physical systems has recently kindled significant attention, where many neural models have been developed. In particular, mesh-based graph neural networks (GNNs) have demonstrated significant potential in predicting spatiotemporal dynamics across arbitrary geometric domains. However, the existing node-edge message passing mechanism in GNNs limits the model's representation learning ability. In this paper, we proposed a cell-embedded GNN model (aka CeGNN) to learn spatiotemporal dynamics with lifted performance. Specifically, we introduce a learnable cell attribution to the node-edge message passing process, which better captures the spatial dependency of regional features. Such a strategy essentially upgrades the local aggregation scheme from the first order (e.g., from edge to node) to a higher order (e.g., from volume to edge and then to node), which takes advantage of volumetric information in message passing. Meanwhile, a novel feature-enhanced block is designed to further improve the performance of CeGNN and relieve the over-smoothness problem, via treating the latent features as basis functions. The extensive experiments on various PDE systems and one real-world dataset demonstrate that CeGNN achieves superior performance compared with other baseline models, particularly reducing the prediction error with up to 1 orders of magnitude on several PDE systems.
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