論文の概要: HiMoE: Heterogeneity-Informed Mixture-of-Experts for Fair Spatial-Temporal Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00316v3
• Date: Sat, 24 May 2025 15:43:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 14:32:52.987583
• Title: HiMoE: Heterogeneity-Informed Mixture-of-Experts for Fair Spatial-Temporal Forecasting
• Title（参考訳）: HiMoE: 公平な空間・時間予測のための不均一なインフォームド・ミックス-オブ・エクスプロイト
• Authors: Shaohan Yu, Pan Deng, Yu Zhao, Junting Liu, Zi'ang Wang,
• Abstract要約: 我々は,一様かつ高精度な時空間予測を提供する新しいヘテロジニティ・インフォームド・ミックス・オブ・エクササイズ(HiMoE)フレームワークを提案する。 4つの実世界のデータセットの実験は、HiMoEが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.055360119228606
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving both accurate and consistent predictive performance across spatial nodes is crucial for ensuring the validity and reliability of outcomes in fair spatial-temporal forecasting tasks. However, existing training methods treat heterogeneous nodes with a fully averaged perspective, resulting in inherently biased prediction targets. Balancing accuracy and consistency is particularly challenging due to the multi-objective nature of spatial-temporal forecasting. To address this issue, we propose a novel Heterogeneity-Informed Mixture-of-Experts (HiMoE) framework that delivers both uniform and precise spatial-temporal predictions. From a model architecture perspective, we design the Heterogeneity-Informed Graph Convolutional Network (HiGCN) to address trend heterogeneity, and we introduce the Node-wise Mixture-of-Experts (NMoE) module to handle cardinality heterogeneity across nodes. From an evaluation perspective, we propose STFairBench, a benchmark that handles fairness in spatial-temporal prediction from both training and evaluation stages. Extensive experiments on four real-world datasets demonstrate that HiMoE achieves state-of-the-art performance, outperforming the best baseline by at least 9.22% across all evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 空間ノード間の正確かつ一貫した予測性能を達成することは、空間的時間的予測タスクにおける結果の妥当性と信頼性を確保するために重要である。 しかし、既存の訓練方法は、完全に平均化された視点で異種ノードを扱い、本質的に偏りのある予測対象となる。 空間的時間的予測の多目的性のため、精度と一貫性のバランスをとることは特に困難である。 この問題に対処するために,一様かつ高精度な時空間予測を提供する新しいヘテロジニティ・インフォームド・ミックス・オブ・エクスプロイト(HiMoE)フレームワークを提案する。 モデルアーキテクチャの観点から、トレンドの不均一性に対処するためにHeterogeneity-Informed Graph Convolutional Network (HiGCN) を設計し、ノード間の濃度不均一性を扱うためにNode-wise Mixture-of-Experts (NMoE) モジュールを導入する。 評価の観点から,評価段階と評価段階の両方から空間時間予測の公平性を扱うベンチマークであるSTFairBenchを提案する。 4つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、HiMoEが最先端のパフォーマンスを達成し、すべての評価指標で少なくとも9.22%の最高のベースラインを達成していることを示している。

関連論文リスト

• MITA: Bridging the Gap between Model and Data for Test-time Adaptation [68.62509948690698]
  テスト時間適応(TTA)は、モデルの一般化性を高めるための有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,Met-In-The-MiddleをベースとしたMITAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T07:02:33Z)
• SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting [54.470205739015434]
  天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。 伝統的な手法は、しばしば気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労する。 本稿では,これらの課題に対処し,天気予報の精度を高めるための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T08:00:15Z)
• A Survey on Diffusion Models for Time Series and Spatio-Temporal Data [92.1255811066468]
  時系列およびS時間データにおける拡散モデルの使用について概観し、それらをモデル、タスクタイプ、データモダリティ、実用的なアプリケーションドメインで分類する。 我々は拡散モデルを無条件型と条件付き型に分類し、時系列とS時間データを別々に議論する。 本調査は,医療,レコメンデーション,気候,エネルギー,オーディオ,交通など,さまざまな分野の応用を幅広くカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T17:19:40Z)
• RPMixer: Shaking Up Time Series Forecasting with Random Projections for Large Spatial-Temporal Data [33.0546525587517]
  RPMixer と呼ばれる全MLP時系列予測アーキテクチャを提案する。 提案手法は,各ブロックがアンサンブルモデルにおいてベース学習者のように振る舞う深層ニューラルネットワークのアンサンブル的挙動に乗じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T07:28:59Z)
• From Reactive to Proactive Volatility Modeling with Hemisphere Neural Networks [0.0]
  我々は,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,マクロ経済密度予測のための最大推定値(MLE)を再活性化する。 ヘミスフィアニューラルネットワーク(HNN)は、可能時の主指標に基づく積極的なボラティリティ予測と、必要時の過去の予測誤差の大きさに基づく反応性ボラティリティ予測を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T21:37:50Z)
• 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)
• Fairer and More Accurate Tabular Models Through NAS [14.147928131445852]
  本稿では,多目的ニューラルアーキテクチャサーチ (NAS) とハイパーパラメータ最適化 (HPO) を,表データの非常に困難な領域への最初の応用として提案する。 我々はNASで精度のみに最適化されたモデルが、本質的に公正な懸念に対処できないことをしばしば示している。 公平性、正確性、あるいは両方において、最先端のバイアス緩和手法を一貫して支配するアーキテクチャを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T17:56:24Z)
• RGM: A Robust Generalizable Matching Model [49.60975442871967]
  RGM(Robust Generalist Matching)と呼ばれる疎密マッチングのための深部モデルを提案する。 合成トレーニングサンプルと実世界のシナリオのギャップを狭めるために、我々は、疎対応基盤真理を持つ新しい大規模データセットを構築した。 さまざまな密集したスパースなデータセットを混ぜ合わせることができ、トレーニングの多様性を大幅に改善しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T07:30:08Z)
• Precision-Recall Divergence Optimization for Generative Modeling with GANs and Normalizing Flows [54.050498411883495]
  本研究では,ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークや正規化フローなどの生成モデルのための新しいトレーニング手法を開発した。 指定された精度-リコールトレードオフを達成することは、textitPR-divergencesと呼ぶ家族からのユニークな$f$-divergenceを最小化することを意味する。 当社のアプローチは,ImageNetなどのデータセットでテストした場合の精度とリコールの両面で,BigGANのような既存の最先端モデルの性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T10:07:17Z)
• Personalized Federated Learning under Mixture of Distributions [98.25444470990107]
  本稿では,ガウス混合モデル(GMM)を用いたPFL(Personalized Federated Learning)を提案する。 FedGMMはオーバーヘッドを最小限に抑え、新しいクライアントに適応する付加的なアドバンテージを持ち、不確実な定量化を可能にします。 PFL分類と新しいサンプル検出の両方において, 合成データセットとベンチマークデータセットの実証評価により, 提案手法の優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-01T20:04:46Z)
• VTAE: Variational Transformer Autoencoder with Manifolds Learning [144.0546653941249]
  深層生成モデルは、多くの潜伏変数を通して非線形データ分布の学習に成功している。 ジェネレータの非線形性は、潜在空間がデータ空間の不満足な射影を示し、表現学習が不十分になることを意味する。 本研究では、測地学と正確な計算により、深部生成モデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T13:13:19Z)
• Efficient Graph Neural Network Inference at Large Scale [54.89457550773165]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、幅広いアプリケーションで優れた性能を示している。 既存のスケーラブルなGNNは、線形伝搬を利用して特徴を前処理し、トレーニングと推論の手順を高速化する。 本稿では,そのトポロジ情報に基づいて各ノードに対してパーソナライズされた伝搬順序を生成する適応的伝搬順序法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T14:38:18Z)
• 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)
• Bayesian Spatial Predictive Synthesis [8.66529877559667]
  空間依存は、空間データ分析と予測において、一般的で重要な問題である。 本研究では,空間的に変化するモデルの不確実性を捉える新しいベイズアンサンブル手法を提案する。 本手法は, 予測性能に対する有限サンプル理論的保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T07:16:29Z)
• HYPER: Learned Hybrid Trajectory Prediction via Factored Inference and Adaptive Sampling [27.194900145235007]
  本稿では,汎用的で表現力豊かなハイブリッド予測フレームワークHYPERを紹介する。 トラヒックエージェントをハイブリッドな離散連続システムとしてモデル化することにより、我々のアプローチは時間とともに離散的な意図の変化を予測することができる。 我々は、Argoverseデータセット上でモデルをトレーニングし、検証し、その効果を包括的アブレーション研究と最先端モデルとの比較を通して実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T20:20:10Z)
• A Clustering-aided Ensemble Method for Predicting Ridesourcing Demand in Chicago [0.0]
  本研究では,配車サービスにおけるゾーン間移動需要を予測するためのクラスタリング支援型アンサンブル手法(CEM)を提案する。 シカゴのライドソーシングトリップデータを用いて提案手法の実装と試験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T04:58:29Z)
• GraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for Human Trajectory Prediction [5.346782918364054]
  我々は,より効率的かつ正確な軌道予測を支援するために,新しいCNNベースの時空間グラフフレームワークGraphCNTを提案する。 従来のモデルとは対照的に,我々のモデルにおける空間的・時間的モデリングは各局所時間ウィンドウ内で計算される。 本モデルは,様々な軌道予測ベンチマークデータセットの最先端モデルと比較して,効率と精度の両面で優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T12:56:12Z)

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。