精选理由
这篇论文把已知图结构嵌入神经微分方程里做时间序列预测，效果比没加图信息的NCDE更好。在河流流量和交通流数据上都有提升，对图和时序结合感兴趣可以看看。
INDEQS是一种基于图的神经控制微分方程时间序列预测方法，在架构中分别应用先验有向图信息于内混合（隐藏状态混合）和外混合（向量场与控制信号混合）。该方法提供轻量级图约束变体和支持自适应图卷积的学习变体。在合成的有向图连续平流模拟数据集以及真实世界的河流水位和PeMS08交通流预测任务上，INDEQS的外信息融合变体在参数量相近时，平均绝对误差持续低于未利用先验的NCDE。连续解码器相比离散卷积解码器在准确性和时间灵活性上更优。
AI 翻译 · 中文
INDEQS是一种基于图的神经控制微分方程时间序列预测方法，在架构中分别应用先验有向图信息于内混合（隐藏状态混合）和外混合（向量场与控制信号混合）。该方法提供轻量级图约束变体和支持自适应图卷积的学习变体。在合成的有向图连续平流模拟数据集以及真实世界的河流水位和PeMS08交通流预测任务上，INDEQS的外信息融合变体在参数量相近时，平均绝对误差持续低于未利用先验的NCDE。连续解码器相比离散卷积解码器在准确性和时间灵活性上更优。
Neural Controlled Differential Equations (NCDE) provide a powerful continuous-time framework for forecasting time series, but standard graph-based extensions typically learn spatial structure purely from data, even in se…