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。
AI-SCHOLAR | AI：(人工知能)論文…
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
3つの要点✔️ 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…
