論文の概要: An Interpretable Implicit-Based Approach for Modeling Local Spatial Effects: A Case Study of Global Gross Primary Productivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06170v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 05:44:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:56.745934
• Title: An Interpretable Implicit-Based Approach for Modeling Local Spatial Effects: A Case Study of Global Gross Primary Productivity
• Title（参考訳）: 局所空間効果のモデル化のための解釈可能なインシシットに基づくアプローチ:グローバルグロース一次生産性のケーススタディ
• Authors: Siqi Du, Hongsheng Huang, Kaixin Shen, Ziqi Liu, Shengjun Tang,
• Abstract要約: 地球科学では、観測されていない要因は非定常分布を示し、特徴と対象の関係が空間的不均一性を示す。 地理的機械学習タスクでは、従来の統計学習手法は空間的不均一性を捉えるのに苦労することが多い。 我々は、深層ニューラルネットワークを用いた空間差と並行して、異なる場所で共通する特徴を同時にモデル化する、新しい視点を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.352810748734157
• License:
• Abstract: In Earth sciences, unobserved factors exhibit non-stationary spatial distributions, causing the relationships between features and targets to display spatial heterogeneity. In geographic machine learning tasks, conventional statistical learning methods often struggle to capture spatial heterogeneity, leading to unsatisfactory prediction accuracy and unreliable interpretability. While approaches like Geographically Weighted Regression (GWR) capture local variations, they fall short of uncovering global patterns and tracking the continuous evolution of spatial heterogeneity. Motivated by this limitation, we propose a novel perspective - that is, simultaneously modeling common features across different locations alongside spatial differences using deep neural networks. The proposed method is a dual-branch neural network with an encoder-decoder structure. In the encoding stage, the method aggregates node information in a spatiotemporal conditional graph using GCN and LSTM, encoding location-specific spatiotemporal heterogeneity as an implicit conditional vector. Additionally, a self-attention-based encoder is used to extract location-invariant common features from the data. In the decoding stage, the approach employs a conditional generation strategy that predicts response variables and interpretative weights based on data features under spatiotemporal conditions. The approach is validated by predicting vegetation gross primary productivity (GPP) using global climate and land cover data from 2001 to 2020. Trained on 50 million samples and tested on 2.8 million, the proposed model achieves an RMSE of 0.836, outperforming LightGBM (1.063) and TabNet (0.944). Visualization analyses indicate that our method can reveal the distribution differences of the dominant factors of GPP across various times and locations.
• Abstract（参考訳）: 地球科学では、観測されていない要因は静止しない空間分布を示し、特徴と対象の関係が空間的不均一性を示す。 地理的機械学習タスクでは、従来の統計的学習手法は空間的不均一性を捉えるのに苦労することが多く、不満足な予測精度と信頼性の低い解釈可能性をもたらす。 地理的重み付き回帰(GWR)のようなアプローチは局所的な変動を捉えているが、グローバルなパターンを発見し、空間的不均一性の継続的な進化を追跡するには不足している。 この制限により、我々は、深層ニューラルネットワークを用いた空間差と並行して、異なる場所で共通の特徴を同時にモデル化する、新しい視点を提案する。 提案手法はエンコーダ・デコーダ構造を持つ二分岐ニューラルネットワークである。 符号化段階では、GCNおよびLSTMを用いて時空間条件グラフ内のノード情報を集約し、位置特異な時空間不均一性を暗黙の条件ベクトルとして符号化する。 さらに、データから位置不変の共通特徴を抽出するために、自己アテンションベースのエンコーダが使用される。 復号段階では、時空間条件下でのデータ特徴に基づいて応答変数と解釈重みを予測する条件生成戦略を用いる。 この手法は2001年から2020年までの地球気候と土地被覆データを用いて植生全体生産性(GPP)を予測することによって検証される。 5000万サンプルで訓練され、280万サンプルで試験され、提案されたモデルではRMSEが0.836で、LightGBM(1.063)とTabNet(0.944)を上回っている。 可視化分析により, GPPの主要因の分布差が, 様々な時間, 位置で明らかになることが示された。

関連論文リスト

• RegionGCN: Spatial-Heterogeneity-Aware Graph Convolutional Networks [8.132751508556078]
  本研究では,地域レベルでの空間的プロセスの不均一性を個人レベルでではなく,地域レベルでモデル化することを提案する。 本研究では,2016年アメリカ合衆国大統領選挙における郡レベルの投票率の空間的予測に,地域GCNという空間的不均一性を考慮したグラフ畳み込みネットワークを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T12:09:01Z)
• How to Bridge Spatial and Temporal Heterogeneity in Link Prediction? A Contrastive Method [11.719027225797037]
  我々は,新しいtextbfContrastive Learning-based textbfLink textbfPrediction model, textbfCLPを提案する。 我々のマイモデルは最先端モデルよりも一貫して優れており、AUCとAPで平均10.10%、13.44%の改善が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T14:20:53Z)
• Collaborative Heterogeneous Causal Inference Beyond Meta-analysis [68.4474531911361]
  異種データを用いた因果推論のための協調的逆確率スコア推定器を提案する。 異質性の増加に伴うメタアナリシスに基づく手法に対して,本手法は有意な改善を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T09:04:36Z)
• Adaptive Global-Local Representation Learning and Selection for Cross-Domain Facial Expression Recognition [54.334773598942775]
  ドメインシフトは、クロスドメイン顔表情認識(CD-FER)において重要な課題となる 適応的グローバルローカル表現学習・選択フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T02:21:41Z)
• SARN: Structurally-Aware Recurrent Network for Spatio-Temporal Disaggregation [8.636014676778682]
  オープンデータは、通常プライバシーポリシーに従うために、しばしば空間的に集約される。しかし、粗い、異質な集約は、下流のAI/MLシステムに対する一貫性のある学習と統合を複雑にする。 本稿では,空間的注意層をGRU(Gated Recurrent Unit)モデルに統合したSARN(Structurely-Aware Recurrent Network)を提案する。 履歴学習データに制限のあるシナリオでは、ある都市変数に事前学習したモデルを、数百のサンプルのみを用いて、他の都市変数に対して微調整できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T21:01:29Z)
• Neural networks for geospatial data [0.0]
  NN-GLSは、GPモデルの非線形平均に対する新しいニューラルネットワーク推定アルゴリズムである。 NN-GLSはグラフニューラルネットワーク(GNN)の特殊型として表現されていることを示す。 理論的には、NN-GLSは不規則に観測された空間相関データプロセスに一貫性があることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T17:52:23Z)
• Geo-Adaptive Deep Spatio-Temporal predictive modeling for human mobility [5.864710987890994]
  深部GA-vLSは、データが不規則なデータを扱うという課題に直面し、定形かつ規則的なテンソル形状のデータを仮定する。 本稿では,その再帰的メカニズムを維持しつつ,新たなデータ構造に基づくジオアウェアな学習操作を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T16:51:28Z)
• Relation Matters: Foreground-aware Graph-based Relational Reasoning for Domain Adaptive Object Detection [81.07378219410182]
  我々は、FGRR(Fearground-aware Graph-based Reasoning)というドメインDのための新しい汎用フレームワークを提案する。 FGRRはグラフ構造を検出パイプラインに組み込んで、ドメイン内およびドメイン間フォアグラウンドオブジェクト関係を明示的にモデル化する。 実験の結果、提案したFGRRは4つのDomainDベンチマークの最先端よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T05:12:48Z)
• Deep face recognition with clustering based domain adaptation [57.29464116557734]
  そこで本研究では,ターゲットドメインとソースがクラスを共有しない顔認識タスクを対象とした,クラスタリングに基づく新しいドメイン適応手法を提案する。 本手法は,特徴領域をグローバルに整列させ,その一方で,対象クラスタを局所的に識別することで,識別対象特徴を効果的に学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T12:29:11Z)
• Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective [78.31180235269035]
  我々は、グラフ上のOOD問題を定式化し、新しい不変学習手法である探索・拡張リスク最小化(EERM)を開発する。 EERMは、複数の仮想環境からのリスクの分散を最大化するために、敵対的に訓練された複数のコンテキストエクスプローラーを利用する。 理論的に有効なOOD解の保証を示すことによって,本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-05T02:31:01Z)
• Cross-Domain Facial Expression Recognition: A Unified Evaluation Benchmark and Adversarial Graph Learning [85.6386289476598]
  我々は,クロスドメイン全体的特徴共適応のための新しい逆グラフ表現適応(AGRA)フレームワークを開発した。 我々は,いくつかの一般的なベンチマークで広範囲かつ公平な評価を行い,提案したAGRAフレームワークが従来の最先端手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T15:00:31Z)

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。