GNN は時空間情報をどのようにモデル化するのでしょうか?ロンドンのクイーンメアリー大学「時空グラフニューラルネットワーク」のレビュー、時空間グラフニューラルネットワーク手法の簡単な説明

これらの強力なアルゴリズムは、ここ数年で大きな関心を集めています。ただし、このパフォーマンスは静的なグラフ構造の仮定に基づいており、データが時間の経過とともに変化する場合、グラフ ニューラル ネットワークのパフォーマンスが制限されます。シーケンシャル グラフ ニューラル ネットワークは、時間要素を考慮したグラフ ニューラル ネットワークの拡張です。

近年、さまざまな逐次グラフ ニューラル ネットワーク アルゴリズムが提案されており、複数の時間関連のアプリケーションにおいて他の深層学習アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを達成しています。このレビューでは、アルゴリズム、アプリケーション、未解決の課題など、時空間グラフ ニューラル ネットワークに関連する興味深いトピックについて説明します。

#論文アドレス: https://www.php.cn/link/1915523773b16865a73a38acc952ccda

1. はじめに

Graph Neural Network (GNN) は、グラフ構造のデータを処理するために特別に設計された深層学習モデルの一種です。これらのモデルは、グラフ トポロジを利用して、グラフのノードとエッジの意味のある表現を学習します。グラフ ニューラル ネットワークは、従来の畳み込みニューラル ネットワークを拡張したもので、グラフ分類、ノード分類、リンク予測などのタスクに効果的であることが証明されています。 GNN の主な利点の 1 つは、学習可能なパラメーターの数がグラフ内のノードの数に依存しないため、基礎となるグラフのサイズが大きくなっても良好なパフォーマンスを維持できることです。グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、推奨システム、創薬と生物学、自律システムでのリソース割り当てなどのさまざまな分野で広く使用されています。ただし、これらのモデルは、グラフ構造が固定されている静的なグラフ データに限定されます。近年、時間とともに変化するグラフデータがますます注目を集めており、さまざまなシステムに登場し、貴重な時間情報を担っています。時変グラフ データのアプリケーションには、多変量時系列データ、ソーシャル ネットワーク、視聴覚システムなどが含まれます。

この需要を満たすために、新しい GNN ファミリが登場しました。時空間 GNN は、グラフ構造の時間表現を学習することでデータの時空間次元を考慮します。この論文では、最先端の時空間グラフ ニューラル ネットワークの包括的なレビューを提供します。この記事では、さまざまな種類の時空間グラフ ニューラル ネットワークとその基本的な前提について簡単に説明します。時空間 GNN で使用される特定のアルゴリズムがより詳細に研究されると同時に、これらのモデルをグループ化するための有用な分類法も提供されます。この論文では、時空間 GNN のさまざまなアプリケーションの概要も示し、最先端の結果を達成するためにこれらのモデルが使用されている主要な領域に焦点を当てています。最後に、この分野が直面する課題と今後の研究の方向性について議論します。結論として、このレビューは、時空間グラフ ニューラル ネットワークの包括的かつ詳細な研究を提供し、この分野の現状、まだ取り組む必要がある重要な課題、およびこれらのモデルの刺激的な将来の可能性を強調することを目的としています。

2. アルゴリズム

アルゴリズムの観点から、時空間グラフ ニューラル ネットワークは、スペクトル ベースと空間ベースの 2 つのカテゴリに分類できます。別の分類カテゴリは、時間変動を導入する方法です。別の機械学習アルゴリズムやグラフ構造での時間を定義します。

2.1 ハイブリッド時空間グラフ ニューラル ネットワーク

ハイブリッド時空間グラフ ニューラル ネットワークは、空間コンポーネントと時間コンポーネントという 2 つの主要なコンポーネントで構成されます。ハイブリッド時空間グラフ ニューラル ネットワークでは、データの空間依存性をモデル化するためにグラフ ニューラル ネットワーク アルゴリズムが使用されます。

2.2 ソログラフ ニューラル ネットワーク

時空間グラフ ニューラル ネットワークで時間をモデル化するもう 1 つの方法は、GNN 自体で時間フレームを定義することです。 。時間をエッジとして定義する、時間を信号としてGNNに入力する、時間をサブグラフとしてモデル化する、他の機械学習アーキテクチャをGNNに挟み込むなど、さまざまな方法が提案されています（図2）。

3. アプリケーション

3.1 多変数時系列予測

グラフ ニューラル ネットワークによって処理関係依存 [10] の機能により、時空間グラフ ニューラル ネットワークは多変量時系列予測に広く使用されています。アプリケーションには、交通予測、新型コロナウイルス予測、太陽光発電の電力消費、RSU 通信、地震アプリケーションなどが含まれます。

3.2 キャラクターのインタラクション

機械学習とコンピューター ビジョンにおいて、時空間領域学習は依然として非常に難しい問題です。主な課題は、大規模な時空間コンテキストにおけるオブジェクトと上位概念の間の相互作用をどのようにモデル化するかということです [18]。このような困難な学習タスクでは、空間関係、局所的な外観、複雑な相互作用と時間の経過に伴う変化を効果的にモデル化することが重要です。 [18] は、時空をループする時空間グラフ ニューラル ネットワーク モデルを導入しました。これは、変化する世界のシーンにおけるさまざまなエンティティやオブジェクトの局所的な外観と複雑な高レベルの相互作用をキャプチャするのに適しています [18]。

3.3 動的グラフ表現

逐次グラフ表現学習は、グラフ機械学習において非常に重要な側面であると常に考えられてきました [15,31]。既存の方法はシーケンス図の離散スナップショットに依存しており、強力な表現を捕捉できないという制限を目的として、[3] は時空間グラフ ニューラル ネットワークに基づく動的グラフ表現学習方法を提案しました。さらに、[15] では現在、時空間 GNN を使用して脳マップを動的に表現しています。マルチターゲット追跡 ビデオにおけるマルチターゲット追跡は、ターゲット間の時空間相互作用のモデル化に大きく依存しています [16]。 [16] は、オブジェクト間の空間的および時間的相互作用をモデル化するための時空間グラフ ニューラル ネットワーク アルゴリズムを提案しました。

3.4 手話通訳

手話は、意味を伝えるために視覚と手動の方法を使用しており、聴覚障害者および聴覚障害者グループにとっての主要なコミュニケーション ツールです。音声言語ユーザーと手話ユーザーの間のコミュニケーションギャップを埋めるために、機械学習テクノロジーが導入されています。従来、ニューラル機械翻訳が広く採用されてきましたが、手話の空間特性を捉えるには、より高度な方法が必要です。 [13] は、手話の時空間構造を捉える能力が高く、従来のニューラル機械翻訳手法と比較して最高のパフォーマンスを達成した、時空間グラフ ニューラル ネットワークに基づく手話翻訳システムを提案しました [13] 。

3.5 テクノロジー成長ランキング

テクノロジーの成長率を理解することは、テクノロジー部門のビジネス戦略の中核となる鍵です。さらに、テクノロジーの成長率とテクノロジー間の関係を予測することは、製品定義、マーケティング戦略、研究開発におけるビジネス上の意思決定に役立ちます。 [32] は、時空間グラフ ニューラル ネットワークに基づいたソーシャル ネットワーク技術の成長ランキングの予測方法を提案しました。

4. 結論

グラフ ニューラル ネットワークは、ここ数年で大きな関心を集めています。これらの強力なアルゴリズムは、深層学習モデルを非ユークリッド空間に拡張します。ただし、グラフ ニューラル ネットワークは静的なグラフ構造の仮定に限定されているため、時間の経過とともにデータが変化する場合のグラフ ニューラル ネットワークのパフォーマンスが制限されます。シーケンシャル グラフ ニューラル ネットワークは、時間要素を考慮したグラフ ニューラル ネットワークの拡張です。この記事では、時空間グラフ ニューラル ネットワークの包括的な概要を説明します。この論文では、時変手法に基づいて時空間グラフ ニューラル ネットワークを 2 つのカテゴリに分類する分類法を提案します。時空間グラフ ニューラル ネットワークの幅広い応用についても説明します。最後に、時空間グラフ ニューラル ネットワークが現在直面している未解決の課題に基づいて、将来の研究の方向性が提案されます。

参考資料: https://www.php.cn/link/1915523773b16865a73a38acc952ccda

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