Oct, 2023
融合扩散模型的概率时空图学习方法
Towards Unifying Diffusion Models for Probabilistic Spatio-Temporal Graph Learning
Junfeng Hu, Xu Liu, Zhencheng Fan, Yuxuan Liang, Roger Zimmermann
TL;DR在这篇论文中，我们提出了统一的时空扩散模型（USTD），以条件信息和共享的时空模式为基础，统一地处理学习任务。USTD 综合设计了共享的时空编码器和基于注意力的去噪网络，有效捕捉条件时空模式并生成预测。与确定性编码器和概率扩散模型的优点相结合，USTD 在预测和 Kriging 的下游任务中取得了最先进的性能，并提供了宝贵的不确定性估计。