論文の概要: A Cosmic-Scale Benchmark for Symmetry-Preserving Data Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20516v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 16:58:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:20:46.786504
• Title: A Cosmic-Scale Benchmark for Symmetry-Preserving Data Processing
• Title（参考訳）: 対称性保存データ処理のための宇宙スケールベンチマーク
• Authors: Julia Balla, Siddharth Mishra-Sharma, Carolina Cuesta-Lazaro, Tommi Jaakkola, Tess Smidt,
• Abstract要約: 局所的なクラスタリング環境と長距離相関を同時にキャプチャするグラフニューラルネットワークの能力をベンチマークする。 現在のアーキテクチャでは、ドメイン固有のベースラインと同様に、長距離相関から情報を取得することができません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.96862953848735
• License:
• Abstract: Efficiently processing structured point cloud data while preserving multiscale information is a key challenge across domains, from graphics to atomistic modeling. Using a curated dataset of simulated galaxy positions and properties, represented as point clouds, we benchmark the ability of graph neural networks to simultaneously capture local clustering environments and long-range correlations. Given the homogeneous and isotropic nature of the Universe, the data exhibits a high degree of symmetry. We therefore focus on evaluating the performance of Euclidean symmetry-preserving ($E(3)$-equivariant) graph neural networks, showing that they can outperform non-equivariant counterparts and domain-specific information extraction techniques in downstream performance as well as simulation-efficiency. However, we find that current architectures fail to capture information from long-range correlations as effectively as domain-specific baselines, motivating future work on architectures better suited for extracting long-range information.
• Abstract（参考訳）: マルチスケール情報を保存しながら、構造化されたポイントクラウドデータを効率的に処理することは、グラフィックから原子モデルまで、ドメイン間で重要な課題である。 点雲として表される銀河の位置と性質のキュレートされたデータセットを用いて、局所的なクラスタリング環境と長距離相関を同時に捉えるグラフニューラルネットワークの能力をベンチマークする。 宇宙の均質性や等方性を考えると、データは高い対称性を示す。 そこで我々は, ユークリッド対称性保存(E(3)$-equivariant)グラフニューラルネットワークの性能評価に重点を置いて, 下流性能およびシミュレーション効率において, 非同変グラフやドメイン固有情報抽出技術より優れていることを示す。 しかし、現在のアーキテクチャは、ドメイン固有のベースラインと同様に、長距離相関から情報を取り出すことができず、長距離情報の抽出に適したアーキテクチャの今後の取り組みを動機付けている。

関連論文リスト

• Improving embedding of graphs with missing data by soft manifolds [51.425411400683565]
  グラフ埋め込みの信頼性は、連続空間の幾何がグラフ構造とどの程度一致しているかに依存する。 我々は、この問題を解決することができる、ソフト多様体と呼ばれる新しい多様体のクラスを導入する。 グラフ埋め込みにソフト多様体を用いることで、複雑なデータセット上のデータ解析における任意のタスクを追求するための連続空間を提供できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T12:48:33Z)
• Domain Adaptive Graph Neural Networks for Constraining Cosmological Parameters Across Multiple Data Sets [40.19690479537335]
  DA-GNNは,データセット間のタスクにおいて高い精度とロバスト性を実現する。 このことは、DA-GNNがドメインに依存しない宇宙情報を抽出するための有望な方法であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T20:40:21Z)
• Deep graph kernel point processes [19.382241594513374]
  本稿では,グラフ上の離散的なイベントデータに対する新たなポイントプロセスモデルを提案する。 キーとなるアイデアは、グラフニューラルネットワーク(GNN)による影響カーネルを表現して、基盤となるグラフ構造をキャプチャすることだ。 ニューラルネットワークを用いた条件強度関数を直接モデル化することに焦点を当てた以前の研究と比較して、カーネルのプレゼンテーションでは、繰り返し発生する事象の影響パターンをより効果的に表現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T06:15:19Z)
• Graph Neural Processes for Spatio-Temporal Extrapolation [36.01312116818714]
  グラフ内の周囲のコンテキストから対象地点のデータを生成する補間時間プロセスのタスクについて検討する。 既存の手法では、ニューラルネットワークのような学習に精通したモデルや、ガウスのような統計的アプローチが使用されている。 本稿では,これらの機能を同時に制御するニューラル潜在変数モデルであるスポースグラフニューラル・プロセス(STGNP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T03:55:37Z)
• Automated Spatio-Temporal Graph Contrastive Learning [18.245433428868775]
  パラメータ化コントラストビュージェネレータを用いた時間自動拡張方式を開発した。 AutoSTは多視点セマンティクスをよく保存した異種グラフに適応することができる。 いくつかの実世界のデータセットで3つのダウンストリーム時間的マイニングタスクの実験は、大きなパフォーマンス向上を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-06T03:52:33Z)
• Human Semantic Segmentation using Millimeter-Wave Radar Sparse Point Clouds [3.3888257250564364]
  本稿では,ミリ波レーダの粗い逐次点雲のセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークを提案する。 mmWaveデータの空間的特徴と時間的トポロジ的特徴は依然として問題である。 グラフ構造とトポロジ的特徴をポイントクラウドに導入し,セマンティックセグメンテーションフレームワークを提案する。 我々のモデルは、$mathbf82.31%$でカスタムデータセットの平均精度を達成し、最先端のアルゴリズムより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T12:28:06Z)
• Data-heterogeneity-aware Mixing for Decentralized Learning [63.83913592085953]
  グラフの混合重みとノード間のデータ不均一性の関係に収束の依存性を特徴付ける。 グラフが現在の勾配を混合する能力を定量化する計量法を提案する。 そこで本研究では,パラメータを周期的かつ効率的に最適化する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T15:54:35Z)
• Spatial-Spectral Clustering with Anchor Graph for Hyperspectral Image [88.60285937702304]
  本稿では、HSIデータクラスタリングのための空間スペクトルクラスタリングとアンカーグラフ(SSCAG)という新しい非監視アプローチを提案する。 提案されたSSCAGは最先端のアプローチと競合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-24T08:09:27Z)
• Spatial-Temporal Correlation and Topology Learning for Person Re-Identification in Videos [78.45050529204701]
  クロススケール空間時空間相関をモデル化し, 識別的, 堅牢な表現を追求する新しい枠組みを提案する。 CTLはCNNバックボーンとキーポイント推定器を使用して人体から意味的局所的特徴を抽出する。 グローバルな文脈情報と人体の物理的接続の両方を考慮して、多スケールグラフを構築するためのコンテキスト強化トポロジーを探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T14:32:12Z)
• Deep Cellular Recurrent Network for Efficient Analysis of Time-Series Data with Spatial Information [52.635997570873194]
  本研究では,空間情報を用いた複雑な多次元時系列データを処理するための新しいディープセルリカレントニューラルネットワーク(DCRNN)アーキテクチャを提案する。 提案するアーキテクチャは,文献に比較して,学習可能なパラメータをかなり少なくしつつ,最先端の性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T20:08:18Z)
• Block-Approximated Exponential Random Graphs [77.4792558024487]
  指数乱グラフ(ERG)の分野における重要な課題は、大きなグラフ上の非自明なERGの適合である。 本稿では,非自明なERGに対する近似フレームワークを提案する。 我々の手法は、数百万のノードからなるスパースグラフにスケーラブルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T11:42:16Z)

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。