时空神经网络(STNN)

本文介绍了一种名为STNN的时空神经网络模型,该模型在预测时间序列数据时考虑了空间关系,通过动态因子图进行建模,并在训练过程中微调或从数据中学习空间关系。

文献与代码

时空神经网络的提出来自这篇论文
在这里插入图片描述
Github 上有该模型的源码实现:https://github.com/edouardelasalles/stnn


问题描述

主要考虑的是如下问题:

  • n n n 个时间序列,每个序列有 m m m 维特征,每段序列的长度为 T T T。如果用 X X X 来表示所有序列,则 X ∈ R T × n × m X \in R^{T\times n \times m} XRT×n×m,是一个 3 维张量;

  • n n n 组序列之间有空间上的联系,用矩阵 W ∈ R n × n W \in R^{n \times n} WR

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