清華大学電子工学部都市科学コンピューティング研究センターの最新成果 「拡散ニューラルネットワーク生成による時空間フューショット学習」ICLR2024 に承認されたこの研究は、データがまばらなシナリオで時空間学習を実現するための GPD (Generative Pre-Trained Diffusion) モデルを提案しています。 このデータセットは、論文のオープンソースデータとコードです。トレーニングと評価用のデータは次の場所にあります。時系列データにあります（スーパーニューラルシードファイル「時系列データ」に既に含まれています）。 データをダウンロードしたら、./Data に移動します。 研究チームは都市ごとに次のデータを提供します。

• Graph data: 時空間グラフの隣接行列を記録します。
• Time series data：各ノードの時系列データを記録します。 研究チームは、群衆の流れ (DC、BM、人を含む) と交通速度 (metr-la、pems-bay、shenzhen、hengdu_m を含む) の 2 つの時系列データ セットを提供します。

引用

@inproceedings{ yuan2024時空間、 タイトル={拡散ニューラルネットワーク生成による時空間的少数ショット学習}、 author={ユアン・ユアン、シャオ・チェンヤン、ジンタオ・ジン、デペン・ジン、ヨン・リー}、 書籍タイトル={第12回学習表現に関する国際会議}、 年={2024}、 url={https://openreview.net/forum?id=QyFm3D3Tzi} }