論文の概要: SpikeSTAG: Spatial-Temporal Forecasting via GNN-SNN Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02069v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 05:17:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.185097
• Title: SpikeSTAG: Spatial-Temporal Forecasting via GNN-SNN Collaboration
• Title（参考訳）: SpikeSTAG:GNN-SNNコラボレーションによる時空間予測
• Authors: Bang Hu, Changze Lv, Mingjie Li, Yunpeng Liu, Xiaoqing Zheng, Fengzhe Zhang, Wei cao, Fan Zhang,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間データの複雑さを捉えるためのユニークなアプローチを提供する。 本稿では,グラフ構造学習とスパイクに基づく時間的処理をシームレスに統合する,新しいSNNアーキテクチャを提案する。 実験の結果、我々のモデルはすべてのデータセットで最先端のSNNベースのiSpikformerを上回ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.754715227269525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs), inspired by the spiking behavior of biological neurons, offer a distinctive approach for capturing the complexities of temporal data. However, their potential for spatial modeling in multivariate time-series forecasting remains largely unexplored. To bridge this gap, we introduce a brand new SNN architecture, which is among the first to seamlessly integrate graph structural learning with spike-based temporal processing for multivariate time-series forecasting. Specifically, we first embed time features and an adaptive matrix, eliminating the need for predefined graph structures. We then further learn sequence features through the Observation (OBS) Block. Building upon this, our Multi-Scale Spike Aggregation (MSSA) hierarchically aggregates neighborhood information through spiking SAGE layers, enabling multi-hop feature extraction while eliminating the need for floating-point operations. Finally, we propose a Dual-Path Spike Fusion (DSF) Block to integrate spatial graph features and temporal dynamics via a spike-gated mechanism, combining LSTM-processed sequences with spiking self-attention outputs, effectively improve the model accuracy of long sequence datasets. Experiments show that our model surpasses the state-of-the-art SNN-based iSpikformer on all datasets and outperforms traditional temporal models at long horizons, thereby establishing a new paradigm for efficient spatial-temporal modeling.
• Abstract（参考訳）: 生物学的ニューロンのスパイク行動にインスパイアされたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間データの複雑さを捉えるためのユニークなアプローチを提供する。 しかし、多変量時系列予測における空間モデリングの可能性はほとんど解明されていない。 このギャップを埋めるために、我々は新しいSNNアーキテクチャを導入し、グラフ構造学習とスパイクに基づく時間的処理をシームレスに統合し、多変量時系列予測を行う。 具体的には,まず時間的特徴と適応行列を組み込んで,事前定義されたグラフ構造の必要性を解消する。 次に、観測ブロック(OBS)を通してシーケンス機能についてさらに学習する。 これに基づいて、MSSA(Multi-Scale Spike Aggregation)は、SAGE層をスパイクすることで近隣情報を階層的に集約し、浮動小数点演算を不要にしながらマルチホップ特徴抽出を可能にする。 最後に,空間グラフの特徴と時間ダイナミクスをスパイクゲート機構により統合するDual-Path Spike Fusion(DSF)ブロックを提案する。 実験により、我々のモデルは全てのデータセット上で最先端のSNNベースのiSpikformerを超え、長い地平線で従来の時間モデルより優れており、効率的な時空間モデリングのための新しいパラダイムが確立された。

関連論文リスト

• TS-LIF: A Temporal Segment Spiking Neuron Network for Time Series Forecasting [27.91825785119938]
  Spiking Neural Networks(SNN)は、時系列予測のためのデータ処理に、有望で生物学的にインスパイアされたアプローチを提供する。 本稿では,デュアルコンパートメントアーキテクチャを特徴とするテンポラルリーキーセグメント統合とファイアモデルを提案する。 実験の結果,TS-LIFは時系列予測において従来のSNNよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T03:06:21Z)
• DyG-Mamba: Continuous State Space Modeling on Dynamic Graphs [59.434893231950205]
  動的グラフ学習は、現実世界のシステムにおける進化の法則を明らかにすることを目的としている。 動的グラフ学習のための新しい連続状態空間モデルDyG-Mambaを提案する。 我々はDyG-Mambaがほとんどのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T15:21:46Z)
• P-SpikeSSM: Harnessing Probabilistic Spiking State Space Models for Long-Range Dependency Tasks [1.9775291915550175]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来のニューラルネットワークに代わる計算効率が高く生物学的に妥当な代替品として提案されている。 長距離依存タスクのためのスケーラブルな確率的スパイク学習フレームワークを開発した。 我々のモデルは、様々な長距離依存タスクにまたがるSNNモデル間の最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T04:23:11Z)
• Multi-Scale Spatial-Temporal Self-Attention Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Action Recognition [0.0]
  本稿では,マルチスケール空間時間自己注意(MSST)-GCNという自己注意型GCNハイブリッドモデルを提案する。 適応トポロジを持つ空間自己保持モジュールを用いて、異なる身体部分間のフレーム内相互作用を理解するとともに、時間的自己保持モジュールを用いてノードのフレーム間の相関関係を調べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T10:25:45Z)
• 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)
• Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Networks [47.371024581669516]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間データの複雑さを捉えるためのユニークな経路を提供する。 SNNを時系列予測に適用することは、効果的な時間的アライメントの難しさ、符号化プロセスの複雑さ、およびモデル選択のための標準化されたガイドラインの欠如により困難である。 本稿では,時間情報処理におけるスパイクニューロンの効率を活かした時系列予測タスクにおけるSNNのためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T16:23:50Z)
• Enhancing Adaptive History Reserving by Spiking Convolutional Block Attention Module in Recurrent Neural Networks [21.509659756334802]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時系列における時間的パターンを処理するための1種類の効率的なモデルである。 本稿では、先進的なスパイキング・コンボリューション・アテンション・モジュール(SCBAM)コンポーネントを組み込んだ繰り返しスパイキング・ニューラルネットワーク(RSNN)モデルを開発する。 SCBAMを通して空間的・時間的チャネルの履歴情報を適応的に呼び出すことで、効率的なメモリ呼び出し履歴と冗長性排除の利点をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T08:05:34Z)
• Contextualizing MLP-Mixers Spatiotemporally for Urban Data Forecast at Scale [54.15522908057831]
  本稿では,STTD予測を大規模に行うためのコンピュータ・ミクサーの適応版を提案する。 我々の結果は、この単純な効率の良いソリューションが、いくつかのトラフィックベンチマークでテストした場合、SOTAベースラインに匹敵する可能性があることを驚くほど示している。 本研究は, 実世界のSTTD予測において, 簡便な有効モデルの探索に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T05:19:19Z)
• Disentangling Structured Components: Towards Adaptive, Interpretable and Scalable Time Series Forecasting [52.47493322446537]
  本研究では,時空間パターンの各コンポーネントを個別にモデル化する適応的,解釈可能,スケーラブルな予測フレームワークを開発する。 SCNNは、空間時間パターンの潜在構造を算術的に特徴づける、MSSの事前定義された生成プロセスで動作する。 SCNNが3つの実世界のデータセットの最先端モデルよりも優れた性能を達成できることを示すため、大規模な実験が行われた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T13:39:44Z)
• 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)
• 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)
• On the spatial attention in Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks for skeleton-based human action recognition [97.14064057840089]
  カルチャーネットワーク(GCN)は、スケルトンをグラフとしてモデル化することで、スケルトンに基づく人間の行動認識の性能を約束する。 最近提案されたG時間に基づく手法のほとんどは、ネットワークの各層におけるグラフ構造を学習することで、性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-07T19:03:04Z)
• Convolutional Tensor-Train LSTM for Spatio-temporal Learning [116.24172387469994]
  本稿では,ビデオシーケンスの長期相関を効率的に学習できる高次LSTMモデルを提案する。 これは、時間をかけて畳み込み特徴を組み合わせることによって予測を行う、新しいテンソルトレインモジュールによって達成される。 この結果は,幅広いアプリケーションやデータセットにおいて,最先端のパフォーマンス向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T05:00:01Z)

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。