グラフは不規則サンプリングされた時系列データにも強力

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。

 この論文で紹介するのは、欠損データの補完を回避し、不規則にサンプリングされた時系列データを直接モデル化するアプローチです。グラフ構造を通してメッセージパッシングすることにより、近隣ノードの状態から情報集約しています。データ欠損の様々な設定に対して評価した結果、いずれも従来SOTAに比較して優れた結果を示しています。

[blogcard url=”https://ai-scholar.tech/articles/time-series/raindrop“]