論文の概要: T-Graphormer: Using Transformers for Spatiotemporal Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13274v3
• Date: Wed, 26 Mar 2025 07:43:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 20:08:05.103574
• Title: T-Graphormer: Using Transformers for Spatiotemporal Forecasting
• Title（参考訳）: T-Graphormer:時空間予測にトランスフォーマーを使用する
• Authors: Hao Yuan Bai, Xue Liu,
• Abstract要約: T-Graphormerは、ルート平均二乗誤差(RMSE)と平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)を最大20%と10%削減する。 本稿では,T-Graphormerのリアルタイムトラフィック予測ベンチマークに対する有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.855856661274715
• License:
• Abstract: Spatiotemporal data is ubiquitous, and forecasting it has important applications in many domains. However, its complex cross-component dependencies and non-linear temporal dynamics can be challenging for traditional techniques. Existing methods address this by learning the two dimensions separately. Here, we introduce Temporal Graphormer (T-Graphormer), a Transformer-based approach capable of modelling spatiotemporal correlations simultaneously. By adding temporal encodings in the Graphormer architecture, each node attends to all other tokens within the graph sequence, enabling the model to learn rich spacetime patterns with minimal predefined inductive biases. We show the effectiveness of T-Graphormer on real-world traffic prediction benchmark datasets. Compared to state-of-the-art methods, T-Graphormer reduces root mean squared error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) by up to 20% and 10%.
• Abstract（参考訳）: 時空間データはユビキタスであり、多くの領域で重要な応用を予測している。 しかし、その複雑なクロスコンポーネント依存関係と非線形時間ダイナミクスは、従来の技術では困難である。 既存の方法は2つの次元を別々に学習することでこの問題に対処する。 本稿では、時空間相関を同時にモデル化できるトランスフォーマーベースのアプローチであるテンポラルグラフマー(T-Graphormer)を紹介する。 Graphormerアーキテクチャに時間エンコーディングを追加することで、各ノードはグラフシーケンス内の他のすべてのトークンに付随し、モデルが定義されている最小限の帰納バイアスでリッチな時空パターンを学習することができる。 本稿では,T-Graphormerのリアルタイムトラフィック予測ベンチマークに対する有効性を示す。 最先端手法と比較して、T-Graphormerはルート平均二乗誤差(RMSE)と平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)を最大20%と10%削減する。

関連論文リスト

• Multivariate Time-Series Anomaly Detection based on Enhancing Graph Attention Networks with Topological Analysis [31.43159668073136]
  時系列における教師なし異常検出は、手動による介入の必要性を大幅に低減するため、産業応用において不可欠である。 従来の手法では、グラフニューラルネットワーク(GNN)やトランスフォーマーを使用して空間を解析し、RNNは時間的依存をモデル化していた。 本稿では,TopoGDNと呼ばれる多変量時系列異常検出のための拡張グラフ注意ネットワーク(GAT)上に構築された新しい時間モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T14:06:30Z)
• TimeGraphs: Graph-based Temporal Reasoning [64.18083371645956]
  TimeGraphsは階層的時間グラフとして動的相互作用を特徴付ける新しいアプローチである。 提案手法は,コンパクトなグラフベース表現を用いて相互作用をモデル化し,多種多様な時間スケールでの適応推論を可能にする。 我々は,サッカーシミュレータ,抵抗ゲーム,MOMA人間活動データセットなど,複雑でダイナミックなエージェントインタラクションを持つ複数のデータセット上でTimeGraphsを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T06:26:49Z)
• FourierGNN: Rethinking Multivariate Time Series Forecasting from a Pure Graph Perspective [48.00240550685946]
  現在の最先端グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの予測手法は、通常、シリーズ間(空間)のダイナミックスとシリーズ内(時間)の依存関係をキャプチャするために、グラフネットワーク(GCNなど)と時間ネットワーク(LSTMなど)の両方を必要とする。 提案するフーリエグラフ演算子(FGO)を積み重ねて,フーリエ空間で行列乗算を行うことにより,新しいフーリエグラフニューラルネットワーク(FourierGNN)を提案する。 7つのデータセットに対する実験は、より効率が良く、パラメータも少ないという優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T17:13:26Z)
• Mending of Spatio-Temporal Dependencies in Block Adjacency Matrix [3.529869282529924]
  本稿では,時間的依存を考慮に入れた新たなエンドツーエンド学習アーキテクチャを提案する。 提案手法は,SurgVisDomやC2D2などのベンチマークデータセット上での優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T06:42:33Z)
• 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)
• Hyperbolic Variational Graph Neural Network for Modeling Dynamic Graphs [77.33781731432163]
  我々は,ノード表現の推論を目的とした双曲空間における動的グラフ表現を初めて学習する。 本稿では,HVGNNと呼ばれる新しいハイパーボリック変動グラフネットワークを提案する。 特に,動力学をモデル化するために,理論的に接地した時間符号化手法に基づく時間gnn(tgnn)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T01:44:15Z)
• Spatio-Temporal Graph Scattering Transform [54.52797775999124]
  グラフニューラルネットワークは、十分な高品質のトレーニングデータがないために、現実のシナリオでは実用的ではないかもしれない。 我々は時間的データを解析するための数学的に設計された新しいフレームワークを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-06T19:49:55Z)
• Efficient Variational Bayesian Structure Learning of Dynamic Graphical Models [19.591265962713837]
  時間変化のグラフィカルモデルの推定は、様々な社会的、経済的、生物学的、工学的システムにおいて最重要となる。 既存の手法では、グラフの間隔と時間的滑らかさを制御するパラメータを広範囲にチューニングする必要がある。 我々はBADGEという低複素性チューニング自由ベイズアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T14:19:23Z)

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。