Spatial-temporal graf modellering är en viktig uppgift för att analysera rumsliga relationer och temporal trender av komponenter i ett system. Befintliga metoder fångar främst det rumsliga beroendet av en fast grafstruktur, förutsatt att det underliggande förhållandet mellan enheter är förutbestämt. Den explicita grafstrukturen (relationen) återspeglar dock inte nödvändigtvis det verkliga beroendet och det verkliga förhållandet kan saknas på grund av de ofullständiga sambanden i uppgifterna. Dessutom är befintliga metoder ineffektiva för att fånga de temporala trenderna, eftersom de RNN eller CNN som används i dessa metoder inte kan fånga långa tidssekvenser. För att övervinna dessa begränsningar föreslår vi i detta papper en ny graf neural nätverk arkitektur, Graph WaveNet, för rumslig-temporal graf modellering. Genom att utveckla en ny adaptiv beroendematris och lära sig den genom inbäddning av node, kan vår modell exakt fånga det dolda rumsliga beroendet i data. Med en staplad dilaterad 1D-konvolution komponent vars mottagliga fält växer exponentiellt som antalet lager ökar, Graph WaveNet kan hantera mycket långa sekvenser. Dessa två komponenter integreras sömlöst i en enhetlig ram och hela ramen lärs in på ett heltäckande sätt. Experimentella resultat på två allmänna trafiknätsdata, METR-LA och PEMS-BAY, visar den överlägsna prestandan hos vår algoritm.
Dessutom finns det också en ökning av intresset för den rumsliga-temporala graf modellering genom att integrera graf konvolution med återkommande neurala nätverk eller konvolution neurala nätverk REF.
Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}