Related Work on Competitive Generative Networks in Computer Vision - PDF

‫مقاله "شبکههای مولد رقابتی در بینایی کامپیوتری‪ :‬یک مرور و طبقهبندی" به بررسی و تحلیل عمیق شبکههای مولد‬ ‫رقابتی (‪ )GAN‬و کاربردهای آنها در حوزه بینایی کامپیوتری میپردازد‪.‬در این مقاله‪ ،‬نویسندگان به سه چالش‬ ‫اصلی در استفاده از ‪GAN‬ها اشاره میکنند‪ :‬تولید تصاویر با کیفیت باال‪ ،‬تنوع در تولی...

‫مقاله "شبکههای مولد رقابتی در بینایی کامپیوتری‪ :‬یک مرور و طبقهبندی" به بررسی و تحلیل عمیق شبکههای مولد‬ ‫رقابتی (‪ )GAN‬و کاربردهای آنها در حوزه بینایی کامپیوتری میپردازد‪.‬در این مقاله‪ ،‬نویسندگان به سه چالش‬ ‫اصلی در استفاده از ‪GAN‬ها اشاره میکنند‪ :‬تولید تصاویر با کیفیت باال‪ ،‬تنوع در تولید تصاویر و پایداری در آموزش‪.‬‬ ‫این مقاله همچنین یک طبقهبندی مفید از انواع مختلف ‪GAN‬ها بر اساس معماری و توابع هزینه ارائه میدهد‪.‬‬ ‫‪** ##‬روش اصلی مقاله**‬ ‫‪.1** ###‬بررسی چالشها**‬ ‫نویسندگان با تمرکز بر سه چالش اصلی‪ ،‬به تحلیل وضعیت کنونی تحقیقات در زمینه ‪GAN‬ها میپردازند‪:‬‬ ‫‪** -‬تولید تصاویر با کیفیت باال**‪ :‬یکی از بزرگترین مشکالتی که ‪GAN‬ها با آن مواجه هستند‪ ،‬توانایی تولید‬ ‫تصاویری است که نه تنها واقعی به نظر برسند بلکه از نظر کیفیت نیز در سطح باالیی قرار داشته باشند‪.‬برای حل‬ ‫این مشکل‪ ،‬نویسندگان به بررسی معماریهای مختلف ‪ GAN‬میپردازند که توانستهاند کیفیت تصاویر را بهبود‬ ‫بخشند‪.‬‬ ‫‪** -‬تنوع در تولید تصاویر**‪ :‬ایجاد تنوع در تصاویری که توسط ‪GAN‬ها تولید میشود‪ ،‬یکی دیگر از مشکالتی‬ ‫است که محققان به دنبال یافتن راهحلهایی برای آن هستند‪.‬مقاله به بررسی تکنیکهای مختلفی میپردازد که می‬ ‫تواند به افزایش تنوع تصاویر کمک کند‪.‬‬ ‫‪** -‬پایداری در آموزش**‪ :‬آموزش ‪GAN‬ها معموالً با مشکالتی مانند ناپایداری و همگرایی مواجه است‪.‬‬ ‫نویسندگان به تحلیل روشهای مختلفی میپردازند که میتواند به پایداری بیشتر در فرآیند آموزش کمک کند‪.‬‬ ‫‪.2** ###‬طبقهبندی ‪GAN‬ها**‬ ‫نویسندگان یک طبقهبندی جامع از ‪GAN‬ها ارائه میدهند که بر اساس دو معیار اصلی انجام شده است‪:‬‬ ‫‪** -‬معماری**‪ :‬این بخش شامل دستهبندیهای مختلفی از جمله معماری شبکه‪ ،‬فضای نهفته و طراحی مبتنی بر‬ ‫کاربرد است‪.‬نویسندگان به بررسی تغییرات معماری مختلف مانند ‪ Progressive GAN‬و ‪Conditional GAN‬‬ ‫میپردازند که هر کدام ویژگیها و مزایای خاص خود را دارند‪.‬‬ ‫‪** -‬توابع هزینه**‪ :‬این بخش شامل طراحی توابع هزینه برای آموزش ‪GAN‬ها است‪.‬نویسندگان به بررسی‬ ‫روشهای مختلفی مانند روشهای مبتنی بر ‪ IPM‬و غیر‪ IPM-‬پرداخته و مزایا و معایب هر کدام را تحلیل میکنند‪.‬‬ ‫‪.3** ###‬تحلیل کاربردهای عملی**‬ ‫مقاله همچنین به کاربردهای عملی ‪GAN‬ها در زمینههای مختلف بینایی کامپیوتری اشاره میکند‪.‬این کاربردها شامل‬ ‫تولید تصاویر واقعگرایانه‪ ،‬ترجمه تصویر به تصویر‪ ،‬دستکاری ویژگیهای صورت و دیگر حوزههای مشابه است‪.‬‬ ‫نویسندگان نتایج تحقیقاتی را که نشاندهنده موفقیت قابل توجه ‪GAN‬ها در این زمینهها هستند‪ ،‬مورد بررسی قرار‬ ‫میدهند‪.‬‬ ‫‪.4** ###‬پیشنهادات برای تحقیقات آینده**‬ ‫در نهایت‪ ،‬مقاله پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده ارائه میدهد که شامل توسعه روشهای جدید برای بهبود کیفیت‬ ‫تصاویر تولید شده‪ ،‬افزایش تنوع تصاویر و ایجاد الگوریتمهایی برای آموزش پایدارتر است‪.‬این پیشنهادات می‬ ‫تواند راهگشای محققان جوان باشد تا بتوانند بهترین روشها و تکنیکها را برای پروژههای خود شناسایی کنند‪.‬‬ ‫به طور کلی‪ ،‬این مقاله یک مرور جامع از وضعیت فعلی تحقیق در زمینه ‪GAN‬ها ارائه میدهد و راهنمایی مفید برای‬ ‫محققان جوان فراهم میکند تا بتوانند بهترین روشها و تکنیکها را برای پروژههای خود شناسایی کنند‪.‬‬ ‫مقاله "‪ :Textkd-GAN‬تولید متن با استفاده از تقطیر دانش و شبکههای مولد رقابتی" به بررسی یک روش نوین‬ ‫برای تولید متن میپردازد که از ترکیب تکنیکهای تقطیر دانش و شبکههای مولد رقابتی (‪ )GAN‬بهره میبرد‪.‬این‬ ‫مقاله به طور خاص بر روی چگونگی بهبود کیفیت تولید متن و افزایش تنوع آن تمرکز دارد‪.‬در ادامه‪ ،‬روش اصلی‬ ‫این مقاله به تفصیل توضیح داده میشود‪.‬‬ ‫‪** ##‬روش اصلی مقاله**‬ ‫‪.1** ###‬مقدمهای بر ‪ GAN‬و تقطیر دانش**‬ ‫شبکههای مولد رقابتی (‪ )GAN‬شامل دو شبکه اصلی هستند‪** :‬تولیدکننده** (‪ )Generator‬و **تمایزدهنده**‬ ‫(‪.)Discriminator‬تولیدکننده وظیفه تولید دادههای جدید را بر عهده دارد‪ ،‬در حالی که تمایزدهنده تالش میکند‬ ‫تا بین دادههای واقعی و دادههای تولید شده تمایز قائل شود‪.‬این دو شبکه در یک فرآیند رقابتی آموزش میبینند که‬ ‫منجر به بهبود کیفیت دادههای تولید شده میشود‪.‬‬ ‫تقطیر دانش نیز یک تکنیک است که در آن مدل بزرگتر (معموالً با دقت باالتر) به مدل کوچکتر آموزش میدهد‪.‬‬ ‫این فرآیند نه تنها دقت مدل کوچکتر را افزایش میدهد بلکه زمان آموزش را نیز کاهش میدهد‪.‬‬ ‫‪.2** ###‬مراحل اجرای روش**‬ ‫‪** ####‬الف) استخراج ویژگیها**‬ ‫در این مرحله‪ ،‬ویژگیهای جمالت از دو روش سنتی و تعبیهای استخراج میشوند‪.‬نویسندگان ‪ 12‬ویژگی سنتی را‬ ‫شناسایی کردهاند که شامل ویژگیهایی از کلمات جمالت و همچنین ویژگیهایی از خود جمله است‪.‬برای استخراج‬ ‫ویژگیهای تعبیهای‪ ،‬از مدل معروف ‪ Skip-Gram‬استفاده شده است‪.‬‬ ‫‪** ####‬ب) طراحی شبکهها**‬ ‫‪** -‬تولیدکننده**‪ :‬ورودی این شبکه شامل ویژگیهای استخراج شده از جمالت است‪.‬تولیدکننده با استفاده از این‬ ‫ویژگیها‪ ،‬احتمال هر جمله برای ورود به خالصه را محاسبه میکند‪.‬‬ ‫‪** -‬تمایزدهنده**‪ :‬این شبکه برای ارزیابی کیفیت خالصه تولید شده توسط تولیدکننده طراحی شده است‪.‬‬ ‫تمایزدهنده با استفاده از یک تابع هزینه جدید آموزش میبیند که خروجی تولیدکننده‪ ،‬خالصههای واقعی و جعلی هر‬ ‫سند را شامل میشود‪.‬‬ ‫‪.3** ###‬فرآیند آموزش**‬ ‫در طول فرآیند آموزش‪ ،‬هر سند با نویزهای مختلف وارد تولیدکننده میشود‪.‬این کار به تولیدکننده اجازه میدهد تا‬ ‫ترکیبهای مختلفی از جمالت مناسب برای تولید خالصههای با کیفیت را مشاهده کند‪.‬نویسندگان تأکید دارند که‬ ‫استفاده از نویز در این مرحله باعث افزایش تنوع و کیفیت خروجیها میشود‪.‬‬ ‫‪.4** ###‬ارزیابی نتایج**‬ ‫نتایج این روش با استفاده از مجموعه دادههای ‪ CNN/Daily Mail‬و پزشکی ارزیابی شده است‪.‬خالصههایی که‬ ‫توسط تولیدکننده ایجاد شدهاند‪ ،‬نشاندهنده عملکرد بهتر مدل نسبت به سایر روشها بر اساس معیار ‪ROUGE‬‬ ‫هستند‪.‬همچنین تأثیر اندازههای مختلف نویز بر روی عملکرد مدل بررسی شده است که نشاندهنده اهمیت وجود‬ ‫نویز در فرآیند تولید متن است‪.‬‬ ‫‪.5** ###‬نتیجهگیری**‬ ‫این مقاله نشان میدهد که برخالف بسیاری از روشهای اخیر‪ ،‬در این روش‪ ،‬تولیدکننده جمالت را به صورت غیر‬ ‫حریصانه انتخاب میکند‪.‬نتایج تجربی نشان میدهد که تولیدکننده با وجود نویز قادر است خالصههایی مرتبط با‬ ‫موضوع اصلی تولید کند‪.‬‬ ‫به طور کلی‪ ،‬مقاله "‪ "Textkd-GAN‬یک رویکرد نوآورانه برای تولید متن ارائه میدهد که ترکیبی از تکنیکهای‬ ‫‪ GAN‬و تقطیر دانش را به کار گرفته و نتایج قابل توجهی در زمینه کیفیت و تنوع متن تولید شده ارائه میدهد‪.‬‬ ‫مقاله "شبکههای مولد رقابتی زمانسری" (‪ )Time-series Generative Adversarial Networks‬به‬ ‫بررسی یک مدل نوین برای تولید دادههای زمانسری میپردازد که به طور خاص بر حفظ دینامیکهای زمانی تمرکز‬ ‫دارد‪.‬این مقاله به معرفی ‪ TimeGAN‬میپردازد‪ ،‬که یک مدل تولیدی برای دادههای زمانسری است و از‬ ‫تکنیکهای یادگیری نظارتشده و غیرنظارتشده بهره میبرد‪.‬در ادامه‪ ،‬روش اصلی این مقاله به تفصیل توضیح‬ ‫داده میشود‪.‬‬ ‫‪** ##‬روش اصلی مقاله**‬ ‫‪.1** ###‬مقدمهای بر چالشهای تولید دادههای زمانسری**‬ ‫تولید دادههای زمانسری به دلیل وجود روابط پیچیده و وابستگیهای زمانی بین متغیرها چالشبرانگیز است‪.‬‬ ‫مدلهای موجود که شبکههای مولد رقابتی (‪ )GAN‬را به زمینه توالیها وارد میکنند‪ ،‬معموالً به خوبی به همبستگی‬ ‫های زمانی منحصر به فرد دادههای زمانسری توجه نمیکنند‪.‬در عین حال‪ ،‬مدلهای نظارتشده برای پیشبینی‬ ‫توالی—که کنترل دقیقتری بر دینامیکهای شبکه فراهم میکنند—به طور ذاتی غیرتصادفی هستند‪.‬‬ ‫‪.2** ###‬چارچوب ‪**TimeGAN‬‬ ‫‪ TimeGAN‬یک چارچوب نوآورانه برای تولید دادههای زمانسری واقعی است که انعطافپذیری پارادایم‬ ‫غیرنظارتشده را با کنترل ناشی از آموزش نظارتشده ترکیب میکند‪.‬این چارچوب شامل چندین بخش کلیدی‬ ‫است‪:‬‬ ‫‪** ####‬الف) فضای تعبیهشده (‪**)Embedding Space‬‬ ‫در این مدل‪ ،‬یک شبکه تعبیه برای فراهم کردن یک نگاشت معکوس بین ویژگیها و نمایشهای پنهان طراحی شده‬ ‫است‪.‬این کار به کاهش ابعاد فضای یادگیری ‪ adversarial‬کمک میکند و باعث میشود دینامیکهای زمانی حتی‬ ‫در سیستمهای پیچیده‪ ،‬تحت تأثیر عوامل کمتری قرار گیرد‪.‬‬ ‫‪** ####‬ب) آموزش مشترک شبکهها**‬  ‫در فرآیند آموزش‪ ،‬دو نوع ضرر (‪ )Loss‬استفاده میشود‪:‬‬ ‫‪** -‬ضرر ‪ :**adversarial‬این ضرر به طور غیرنظارتشده بر روی توالیهای واقعی و تولید شده اعمال میشود‪.‬‬ ‫‪** -‬ضرر نظارتشده**‪ :‬این ضرر با استفاده از دادههای اصلی به عنوان نظارت‪ ،‬مدل را تشویق میکند تا توزیعهای‬ ‫شرطی مرحلهای موجود در دادهها را ضبط کند‪.‬‬ ‫با آموزش مشترک هر دو شبکه تعبیه و تولیدکننده‪ ،‬فضای پنهان نه تنها برای افزایش کارایی پارامترها خدمت می‬ ‫کند بلکه به طور خاص برای تسهیل یادگیری روابط زمانی توسط تولیدکننده شرطی شده است‪.‬‬ ‫‪.3** ###‬ارزیابی نتایج**‬ ‫نویسندگان توانایی روش خود را در تولید نمونههای واقعی با استفاده از مجموعه دادههای واقعی و مصنوعی مختلف‬ ‫ارزیابی کردهاند‪.‬نتایج نشاندهنده عملکرد بهتر ‪ TimeGAN‬نسبت به معیارهای پیشرفته موجود در زمینه شباهت‬ ‫و قابلیت پیشبینی است‪.‬‬ ‫‪** ####‬الف) ارزیابی کیفی و کمی**‬ ‫برای ارزیابی کیفی‪ ،‬تجزیه و تحلیل ‪ t-SNE‬و ‪ PCA‬انجام شده است تا نحوه شباهت توزیعهای تولید شده با‬ ‫توزیعهای اصلی بصری شود‪.‬همچنین‪ ،‬با استفاده از یک طبقهبند پسا‪-‬پس از آموزش‪ ،‬بررسی شده که چقدر خوب‬ ‫میتوان بین توالیهای واقعی و تولید شده تمایز قائل شد‪.‬‬ ‫‪** ####‬ب) آزمون ‪**)TSTR (Train on Synthetic, Test on Real‬‬ ‫این آزمون برای ارزیابی اینکه آیا دادههای تولید شده ویژگیهای پیشبینیکننده اصلی را حفظ میکنند یا خیر‪ ،‬مورد‬ ‫استفاده قرار گرفته است‪.‬نتایج نشاندهنده پیشرفت مداوم و قابل توجه ‪ TimeGAN‬نسبت به معیارهای پیشرفته‬ ‫در تولید زمانسری واقعی هستند‪.‬‬  ‫‪.4** ###‬نتیجهگیری**‬ ‫مقاله ‪ TimeGAN‬یک رویکرد نوآورانه برای تولید دادههای زمانسری ارائه میدهد که ترکیبی از تکنیکهای ‪GAN‬‬ ‫و یادگیری نظارتشده را به کار گرفته و نتایج قابل توجهی در زمینه کیفیت و دقت دادههای تولید شده ارائه میدهد‪.‬‬ ‫این تحقیق نه تنها بر روی چالشها تمرکز دارد بلکه راهکارهایی عملی برای حل آنها نیز ارائه میدهد‪TimeGAN.‬‬ ‫قابلیتهایی را فراهم میکند که میتواند در زمینههایی مانند پیشبینی بازار مالی‪ ،‬تحلیل رفتار مشتریان و سایر‬ ‫کاربردهای مرتبط با دادههای زمانسری مورد استفاده قرار گیرد‪.‬‬ ‫مقاله "‪ Transformer‬پراکنده رقابتی برای پیشبینی زمانسری" ( ‪Adversarial Sparse Transformer‬‬ ‫‪ )for Time Series Forecasting‬به بررسی یک مدل نوآورانه برای پیشبینی دادههای زمانسری میپردازد‬ ‫که به طور خاص بر اساس ترکیب شبکههای مولد رقابتی (‪ )GAN‬و سازوکارهای توجه پراکنده طراحی شده است‪.‬‬ ‫این مقاله به تحلیل چالشهای موجود در پیشبینی زمانسری و ارائه راهکارهایی برای بهبود دقت و کارایی مدلهای‬ ‫پیشبینی میپردازد‪.‬در ادامه‪ ،‬روش اصلی این مقاله به تفصیل توضیح داده میشود‪.‬‬ ‫‪** ##‬روش اصلی مقاله**‬ ‫‪.1** ###‬مقدمهای بر چالشهای پیشبینی زمانسری**‬ ‫پیشبینی دادههای زمانسری به دلیل وجود روابط پیچیده و وابستگیهای زمانی بین متغیرها چالشبرانگیز است‪.‬‬ ‫مدلهای موجود معموالً با مشکالتی مانند انباشت خطا در طول زمان و عدم توانایی در مدلسازی تصادفی بودن‬ ‫دادهها مواجه هستند‪.‬این مقاله به این چالشها پرداخته و مدلی را معرفی میکند که میتواند این مشکالت را حل‬ ‫کند‪.‬‬ ‫‪.2** ###‬چارچوب )‪**Adversarial Sparse Transformer (AST‬‬ ‫مدل پیشنهادی‪ ،Adversarial Sparse Transformer (AST) ،‬یک چارچوب جدید برای پیشبینی‬ ‫زمانسری است که از دو بخش اصلی تشکیل شده است‪** :‬تولیدکننده** و **تمایزدهنده**‪.‬‬ ‫‪** ####‬الف) تولیدکننده**‬ ‫تولیدکننده ‪ AST‬از یک ‪ Transformer‬پراکنده استفاده میکند که توانایی یادگیری نقشههای توجه پراکنده برای‬ ‫پیشبینی زمانسری را دارد‪.‬در این مدل‪ ،‬توجه پراکنده به این معناست که تنها تعداد محدودی از مراحل تاریخی‬ ‫مورد توجه قرار میگیرند‪ ،‬که باعث کاهش پیچیدگی محاسباتی و افزایش کارایی مدل میشود‪.‬به جای استفاده از‬ ‫توزیع نرم (‪ )softmax‬معمولی برای محاسبه وزنهای توجه‪ ،‬از تبدیلهای نرمالسازی پراکنده مانند ‪α-entmax‬‬ ‫استفاده میشود که به نقشههای توجه اجازه میدهد تا وزن صفر را برای مراحل غیر مرتبط تخصیص دهند‪.‬‬  ‫‪** ####‬ب) تمایزدهنده**‬ ‫تمایزدهنده در ‪ AST‬به عنوان یک ابزار تنظیمکننده عمل میکند که عملکرد پیشبینی را در سطح توالی بهبود می‬ ‫بخشد‪.‬این بخش از مدل کمک میکند تا تولیدکننده یاد بگیرد که چگونه نمایندگی بهتری از دادههای زمانسری‬ ‫ایجاد کند و خطاهای انباشته شده را کاهش دهد‪.‬‬ ‫‪.3** ###‬فرآیند آموزش**‬ ‫در طول فرآیند آموزش‪ ،‬هر دو بخش تولیدکننده و تمایزدهنده به طور همزمان آموزش میبینند‪.‬این آموزش مشترک‬ ‫باعث میشود که تولیدکننده نه تنها ویژگیهای دادهها را یاد بگیرد بلکه بتواند با استفاده از بازخورد تمایزدهنده‪،‬‬ ‫کیفیت پیشبینیها را نیز افزایش دهد‪.‬‬ ‫‪** ####‬الف) آموزش رقابتی**‬ ‫مدل با استفاده از یادگیری رقابتی‪ ،‬سعی دارد تا بین دادههای واقعی و تولید شده تمایز قائل شود‪.‬این فرآیند باعث‬ ‫میشود که تولیدکننده مجبور شود تا خروجیهایی با کیفیت باالتر تولید کند تا بتواند تمایزدهنده را فریب دهد‪.‬‬ ‫‪.4** ###‬ارزیابی نتایج**‬ ‫نویسندگان توانایی روش خود را با استفاده از مجموعه دادههای واقعی مختلف ارزیابی کردهاند‪.‬نتایج نشاندهنده‬ ‫عملکرد بهتر ‪ AST‬نسبت به سایر روشها در زمینه دقت پیشبینی و کاهش انباشت خطا هستند‪.‬‬ ‫‪** ####‬الف) ارزیابی کیفی و کمی**‬ ‫برای ارزیابی کیفی‪ ،‬تجزیه و تحلیلهایی انجام شده است تا نحوه شباهت توزیعهای تولید شده با توزیعهای اصلی‬ ‫بصری شود‪.‬همچنین‪ ،‬مقایسهای بین عملکرد ‪ AST‬و سایر مدلها انجام شده است که نشاندهنده برتری ‪AST‬‬ ‫در بسیاری از معیارهای ارزیابی است‪.‬‬  ‫‪.5** ###‬نتیجهگیری**‬ ‫مقاله "‪ "Adversarial Sparse Transformer for Time Series Forecasting‬یک رویکرد نوآورانه‬ ‫برای پیشبینی دادههای زمانسری ارائه میدهد که ترکیبی از تکنیکهای ‪ GAN‬و سازوکارهای توجه پراکنده را به‬ ‫کار گرفته و نتایج قابل توجهی در زمینه کیفیت و دقت پیشبینی ارائه میدهد‪.‬این تحقیق نه تنها بر روی چالشها‬ ‫تمرکز دارد بلکه راهکارهایی عملی برای حل آنها نیز ارائه میدهد‪ AST.‬قابلیتهایی را فراهم میکند که میتواند‬ ‫در زمینههایی مانند پیشبینی بازار مالی‪ ،‬تحلیل رفتار مشتریان و سایر کاربردهای مرتبط با دادههای زمانسری مورد‬ ‫استفاده قرار گیرد‪.‬‬ ‫مقاله " ‪TrafficGAN: Network-Scale Deep Traffic Prediction With Generative‬‬ ‫‪ "Adversarial Nets‬به بررسی یک مدل پیشبینی ترافیک در مقیاس شبکه میپردازد که از شبکههای مولد‬ ‫رقابتی (‪ )GAN‬استفاده میکند‪.‬این مقاله به تحلیل چالشهای موجود در پیشبینی ترافیک و ارائه راهکارهایی برای‬ ‫بهبود دقت و کارایی مدلهای پیشبینی میپردازد‪.‬در ادامه‪ ،‬روش اصلی این مقاله به تفصیل توضیح داده میشود‪.‬‬ ‫‪** ##‬روش اصلی مقاله**‬ ‫‪.1** ###‬مقدمهای بر چالشهای پیشبینی ترافیک**‬ ‫پیشبینی ترافیک یکی از مسائل مهم در مدیریت حمل و نقل و برنامهریزی شهری است‪.‬دادههای ترافیکی معموالً‬ ‫شامل الگوهای پیچیدهای هستند که تحت تأثیر عوامل مختلفی مانند زمان‪ ،‬مکان و شرایط جوی قرار دارند‪.‬مدلهای‬ ‫سنتی معموالً نمیتوانند به خوبی این پیچیدگیها را شبیهسازی کنند و بنابراین نیاز به مدلهای پیشرفتهتر احساس‬ ‫میشود‪.‬‬ ‫‪.2** ###‬چارچوب ‪**TrafficGAN‬‬ ‫‪ TrafficGAN‬یک مدل پیشبینی ترافیک است که با استفاده از ‪GAN‬ها طراحی شده است‪.‬این مدل شامل دو‬ ‫بخش اصلی است‪** :‬تولیدکننده** و **تمایزدهنده**‪.‬‬ ‫‪** ####‬الف) تولیدکننده**‬ ‫تولیدکننده در ‪ TrafficGAN‬وظیفه تولید دادههای ترافیکی شبیهسازی شده را بر عهده دارد‪.‬این بخش از‬ ‫شبکههای عصبی عمیق برای یادگیری الگوهای ترافیکی استفاده میکند‪.‬دادههای ورودی شامل ویژگیهایی مانند‬ ‫زمان‪ ،‬مکان و وضعیت جادهها هستند‪.‬تولیدکننده با استفاده از این ویژگیها‪ ،‬سعی میکند تا دادههای جدیدی تولید‬ ‫کند که توزیع آنها مشابه دادههای واقعی باشد‪.‬‬ ‫‪** ####‬ب) تمایزدهنده**‬ ‫تمایزدهنده در ‪ TrafficGAN‬به عنوان یک ابزار ارزیابی عمل میکند که وظیفهاش تمایز قائل شدن بین دادههای‬ ‫واقعی و تولید شده است‪.‬این بخش از مدل کمک میکند تا تولیدکننده یاد بگیرد که چگونه نمایندگی بهتری از‬ ‫دادههای ترافیکی ایجاد کند و کیفیت خروجیها را افزایش دهد‪.‬‬ ‫‪.3** ###‬فرآیند آموزش**‬ ‫در طول فرآیند آموزش‪ ،‬هر دو بخش تولیدکننده و تمایزدهنده به طور همزمان آموزش میبینند‪.‬این آموزش مشترک‬ ‫باعث میشود که تولیدکننده نه تنها ویژگیهای دادهها را یاد بگیرد بلکه بتواند با استفاده از بازخورد تمایزدهنده‪،‬‬ ‫کیفیت پیشبینیها را نیز افزایش دهد‪.‬‬ ‫‪** ####‬الف) آموزش رقابتی**‬ ‫مدل با استفاده از یادگیری رقابتی‪ ،‬سعی دارد تا بین دادههای واقعی و تولید شده تمایز قائل شود‪.‬این فرآیند باعث‬ ‫میشود که تولیدکننده مجبور شود تا خروجیهایی با کیفیت باالتر تولید کند تا بتواند تمایزدهنده را فریب دهد‪.‬‬ ‫‪.4** ###‬ارزیابی نتایج**‬ ‫نویسندگان توانایی روش خود را با استفاده از مجموعه دادههای واقعی مختلف ارزیابی کردهاند‪.‬نتایج نشاندهنده‬ ‫عملکرد بهتر ‪ TrafficGAN‬نسبت به سایر روشها در زمینه دقت پیشبینی و کاهش انباشت خطا هستند‪.‬‬ ‫‪** ####‬الف) ارزیابی کیفی و کمی**‬ ‫برای ارزیابی کیفی‪ ،‬تجزیه و تحلیلهایی انجام شده است تا نحوه شباهت توزیعهای تولید شده با توزیعهای اصلی‬ ‫بصری شود‪.‬همچنین‪ ،‬مقایسهای بین عملکرد ‪ TrafficGAN‬و سایر مدلها انجام شده است که نشاندهنده برتری‬ ‫‪ TrafficGAN‬در بسیاری از معیارهای ارزیابی است‪.‬‬ ‫‪.5** ###‬نتیجهگیری**‬ ‫مقاله " ‪TrafficGAN: Network-Scale Deep Traffic Prediction With Generative‬‬ ‫‪ "Adversarial Nets‬یک رویکرد نوآورانه برای پیشبینی ترافیک ارائه میدهد که ترکیبی از تکنیکهای ‪GAN‬‬ ‫را به کار گرفته و نتایج قابل توجهی در زمینه کیفیت و دقت پیشبینی ارائه میدهد‪.‬این تحقیق نه تنها بر روی‬ ‫چالشها تمرکز دارد بلکه راهکارهایی عملی برای حل آنها نیز ارائه میدهد‪ TrafficGAN.‬قابلیتهایی را فراهم‬ ‫میکند که میتواند در زمینههایی مانند مدیریت ترافیک شهری‪ ،‬برنامهریزی حمل و نقل و تحلیل الگوهای ترافیکی‬ ‫مورد استفاده قرار گیرد‪.‬‬ ‫مقاله "‪ :TFGAN‬پیشبینی ترافیک با استفاده از شبکههای مولد رقابتی و شبکههای کانولوشنی چندگراف"‬ ‫( ‪Traffic Forecasting Using Generative Adversarial Network with Multi-Graph‬‬ ‫‪ )Convolutional Network‬به بررسی یک مدل پیشرفته برای پیشبینی ترافیک میپردازد که از ترکیب‬ ‫تکنیکهای شبکههای مولد رقابتی (‪ )GAN‬و شبکههای کانولوشنی چندگراف استفاده میکند‪.‬این مقاله به تحلیل‬ ‫چالشهای موجود در پیشبینی ترافیک و ارائه راهکارهایی برای بهبود دقت و کارایی مدلهای پیشبینی میپردازد‪.‬‬ ‫در ادامه‪ ،‬روش اصلی این مقاله به تفصیل توضیح داده میشود‪.‬‬ ‫‪** ##‬روش اصلی مقاله**‬ ‫‪.1** ###‬مقدمهای بر چالشهای پیشبینی ترافیک**‬ ‫پیشبینی ترافیک یکی از مسائل حیاتی در مدیریت حمل و نقل و برنامهریزی شهری است‪.‬دادههای ترافیکی معموالً‬ ‫شامل الگوهای پیچیدهای هستند که تحت تأثیر عوامل مختلفی مانند زمان‪ ،‬مکان و وضعیت جادهها قرار دارند‪.‬‬ ‫مدلهای سنتی معموالً نمیتوانند به خوبی این پیچیدگیها را شبیهسازی کنند و بنابراین نیاز به مدلهای پیشرفتهتر‬ ‫احساس میشود‪.‬‬ ‫‪.2** ###‬چارچوب ‪**TFGAN‬‬ ‫مدل ‪ TFGAN‬یک رویکرد نوآورانه برای پیشبینی ترافیک است که با استفاده از ‪GAN‬ها و شبکههای کانولوشنی‬ ‫چندگراف طراحی شده است‪.‬این مدل شامل دو بخش اصلی است‪** :‬تولیدکننده** و **تمایزدهنده**‪ ،‬که به‬ ‫همراه یک شبکه کانولوشنی چندگراف عمل میکنند‪.‬‬ ‫‪** ####‬الف) تولیدکننده**‬ ‫تولیدکننده در ‪ TFGAN‬وظیفه تولید دادههای ترافیکی شبیهسازی شده را بر عهده دارد‪.‬این بخش از شبکههای‬ ‫عصبی عمیق برای یادگیری الگوهای ترافیکی استفاده میکند‪.‬دادههای ورودی شامل ویژگیهایی مانند زمان‪ ،‬مکان‬ ‫و وضعیت جادهها هستند‪.‬تولیدکننده با استفاده از این ویژگیها‪ ،‬سعی میکند تا دادههای جدیدی تولید کند که توزیع‬ ‫آنها مشابه دادههای واقعی باشد‪.‬‬  ‫‪** ####‬ب) تمایزدهنده**‬ ‫تمایزدهنده در ‪ TFGAN‬به عنوان یک ابزار ارزیابی عمل میکند که وظیفهاش تمایز قائل شدن بین دادههای واقعی‬ ‫و تولید شده است‪.‬این بخش از مدل کمک میکند تا تولیدکننده یاد بگیرد که چگونه نمایندگی بهتری از دادههای‬ ‫ترافیکی ایجاد کند و کیفیت خروجیها را افزایش دهد‪.‬‬ ‫‪** ####‬ج) شبکه کانولوشنی چندگراف**‬ ‫شبکه کانولوشنی چندگراف (‪ )Multi-Graph Convolutional Network‬در ‪ TFGAN‬برای یادگیری روابط‬ ‫فضایی بین نقاط مختلف جاده طراحی شده است‪.‬این شبکه با استفاده از ماتریس همجواری‪ ،‬وابستگیها و ارتباطات‬ ‫بین گرهها (نقاط ترافیکی) را مدلسازی میکند‪.‬این ویژگی به مدل کمک میکند تا دینامیکهای پیچیده ترافیکی را‬ ‫بهتر درک کند‪.‬‬ ‫‪.3** ###‬فرآیند آموزش**‬ ‫در طول فرآیند آموزش‪ ،‬هر دو بخش تولیدکننده و تمایزدهنده به طور همزمان آموزش میبینند‪.‬این آموزش مشترک‬ ‫باعث میشود که تولیدکننده نه تنها ویژگیهای دادهها را یاد بگیرد بلکه بتواند با استفاده از بازخورد تمایزدهنده‪،‬‬ ‫کیفیت پیشبینیها را نیز افزایش دهد‪.‬‬ ‫‪** ####‬الف) آموزش رقابتی**‬ ‫مدل با استفاده از یادگیری رقابتی‪ ،‬سعی دارد تا بین دادههای واقعی و تولید شده تمایز قائل شود‪.‬این فرآیند باعث‬ ‫میشود که تولیدکننده مجبور شود تا خروجیهایی با کیفیت باالتر تولید کند تا بتواند تمایزدهنده را فریب دهد‪.‬‬ ‫‪.4** ###‬ارزیابی نتایج**‬ ‫نویسندگان توانایی روش خود را با استفاده از مجموعه دادههای واقعی مختلف ارزیابی کردهاند‪.‬نتایج نشاندهنده‬ ‫عملکرد بهتر ‪ TFGAN‬نسبت به سایر روشها در زمینه دقت پیشبینی و کاهش انباشت خطا هستند‪.‬‬  ‫‪** ####‬الف) ارزیابی کیفی و کمی**‬ ‫برای ارزیابی کیفی‪ ،‬تجزیه و تحلیلهایی انجام شده است تا نحوه شباهت توزیعهای تولید شده با توزیعهای اصلی‬ ‫بصری شود‪.‬همچنین‪ ،‬مقایسهای بین عملکرد ‪ TFGAN‬و سایر مدلها انجام شده است که نشاندهنده برتری‬ ‫‪ TFGAN‬در بسیاری از معیارهای ارزیابی است‪.‬‬ ‫‪.5** ###‬نتیجهگیری**‬ ‫مقاله "‪TFGAN: Traffic Forecasting Using Generative Adversarial Network with Multi-‬‬ ‫‪ "Graph Convolutional Network‬یک رویکرد نوآورانه برای پیشبینی ترافیک ارائه میدهد که ترکیبی از‬ ‫تکنیکهای ‪ GAN‬و شبکههای کانولوشنی چندگراف را به کار گرفته و نتایج قابل توجهی در زمینه کیفیت و دقت‬ ‫پیشبینی ارائه میدهد‪.‬این تحقیق نه تنها بر روی چالشها تمرکز دارد بلکه راهکارهایی عملی برای حل آنها نیز‬ ‫ارائه میدهد‪ TFGAN.‬قابلیتهایی را فراهم میکند که میتواند در زمینههایی مانند مدیریت ترافیک شهری‪،‬‬ ‫برنامهریزی حمل و نقل و تحلیل الگوهای ترافیکی مورد استفاده قرار گیرد‪.‬‬ ‫مقاله "شبکه کانولوشن چندگراف فضایی‪-‬زمانی برای پیشبینی تقاضای خدمات تاکسی" (‪ )ST-MGCN‬یک مدل‬ ‫یادگیری عمیق نوآورانه را معرفی میکند که به منظور بهبود دقت پیشبینی تقاضای خدمات تاکسی طراحی شده‬ ‫است‪.‬این مدل به چالشهای پیچیده وابستگیهای فضایی و زمانی در میان مناطق مختلف پاسخ میدهد‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معماری مدل**‬ ‫مدل ‪ ST-MGCN‬برای درک همبستگیهای فضایی و زمانی طراحی شده است‪.‬این مدل بر این فرض استوار است‬ ‫که روشهای سنتی بیشتر بر روی همبستگیهای اقلیدسی بین مناطق مجاور تمرکز دارند و از همبستگیهای غیر‬ ‫اقلیدسی که ممکن است بین مناطق دورتر وجود داشته باشد‪ ،‬غافل میشوند‪.‬به همین دلیل‪ ،‬نویسندگان رویکرد‬ ‫کانولوشن چندگراف را پیشنهاد میدهند تا این روابط غیر اقلیدسی را در چندین گراف کدگذاری کنند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬نمایش گراف**‬ ‫مناطق شهری به عنوان گرههایی در یک گراف نمایش داده میشوند‪ ،‬جایی که لبهها نشاندهنده همبستگیها بین‬ ‫آنها هستند‪ ST-MGCN.‬از چندین گراف برای کدگذاری این روابط استفاده میکند و به این ترتیب اطالعات را از‬ ‫مناطق مختلف به طور مؤثری جمعآوری میکند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬کانولوشن چندگراف**‬ ‫هسته اصلی ‪ ST-MGCN‬مکانیزم کانولوشن چندگراف است که اجازه میدهد مدل به طور صریح همبستگیهای‬ ‫جفتی بین مناطق را مدلسازی کند‪.‬این تکنیک اطالعات همسایگی را در حین پیشبینی جمعآوری میکند و به مدل‬ ‫اجازه میدهد تا از اطالعات مناطق مختلف بهرهبرداری کند‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬مدلسازی زمانی با ‪ RNN‬گیتدار زمینهای**‬ ‫برای تقویت مدلسازی همبستگیهای زمانی‪ ،‬نویسندگان یک شبکه عصبی بازگشتی (‪ )RNN‬با گیتداری زمینهای‬ ‫(‪ )CGRNN‬معرفی میکنند‪.‬این جزء با استفاده از مکانیزم گیتدار آگاه از زمینه‪ ،‬وزندهی به مشاهدات تاریخی‬ ‫مختلف را انجام میدهد و به مدل کمک میکند تا دادههای مربوطه را در پیشبینی آینده اولویتبندی کند‪.‬‬ ‫‪**.5 ###‬ارزیابی و نتایج**‬ ‫مدل ‪ ST-MGCN‬بر روی دو مجموعه داده بزرگ واقعی مرتبط با تقاضای خدمات تاکسی ارزیابی شد و نتایج نشان‬ ‫داد که این مدل بیش از ‪ %10‬نسبت به بهترین مدلهای موجود عملکرد بهتری دارد‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫در نهایت‪ ،‬چارچوب ‪ ST-MGCN‬نمایانگر پیشرفت قابل توجهی در پیشبینی تقاضای خدمات تاکسی است که با‬ ‫ادغام وابستگیهای فضایی و زمانی پیچیده از طریق تکنیکهای نوآورانه مبتنی بر گراف و مدلسازی زمینهای‪ ،‬دقت‬ ‫پیشبینی را افزایش میدهد‪.‬این رویکرد نه تنها دقت پیشبینی را بهبود میبخشد بلکه بینشهایی درباره دینامیک‬ ‫تقاضای خدمات تاکسی در مناطق مختلف ارائه میدهد که برای بهینهسازی تخصیص وسایل نقلیه و کاهش زمان‬ ‫انتظار در محیطهای شهری بسیار حیاتی است‪.‬‬ ‫مقاله "شبکههای کانولوشن گراف فضایی‪-‬زمانی مبتنی بر توجه برای پیشبینی جریان ترافیک" (‪Attention-‬‬ ‫‪ )based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks‬یک مدل نوآورانه برای پیشبینی‬ ‫جریان ترافیک معرفی میکند که از تکنیکهای یادگیری عمیق و گراف بهره میبرد‪.‬این مدل به چالشهای پیچیده‬ ‫وابستگیهای فضایی و زمانی در دادههای ترافیکی پاسخ میدهد‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معماری مدل**‬ ‫مدل پیشنهادی شامل سه ماژول اصلی است‪** :‬ماژول توجه فضایی‪-‬زمانی (‪** ،**)STA-Block‬شبکه کانولوشن‬ ‫گرافی (‪ **)GCN‬و **شبکه کانولوشن استاندارد (‪.**)CN‬این ماژولها به ترتیب برای مدلسازی دورهای بودن‪،‬‬ ‫همبستگی فضایی و وابستگی زمانی جریان ترافیک طراحی شدهاند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬ماژول توجه فضایی‪-‬زمانی**‬ ‫ماژول ‪ STA-Block‬با استفاده از مکانیزم توجه فضایی‪-‬زمانی‪ ،‬همبستگی بین مراحل زمانی مختلف را مدلسازی‬ ‫میکند‪.‬این ماژول از یک مکانیزم ادغام گیتدار استفاده میکند که به آن اجازه میدهد تا اطالعات مرتبط را از‬ ‫زمانهای مختلف جمعآوری و ادغام کند‪.‬این فرآیند به مدل کمک میکند تا ویژگیهای کلیدی جریان ترافیک را‬ ‫شناسایی کند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬شبکه کانولوشن گرافی**‬ ‫شبکه ‪ GCN‬در این مدل برای استخراج ویژگیهای فضایی استفاده میشود‪.‬این شبکه به طور خاص طراحی شده‬ ‫است تا اطالعات مربوط به همسایگان هر گره (منطقه ترافیکی) را جمعآوری کند و الگوهای فضایی موجود در‬ ‫دادههای ترافیکی را شناسایی کند‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬شبکه کانولوشن استاندارد**‬ ‫ماژول ‪ CN‬برای مدلسازی وابستگیهای زمانی به کار میرود‪.‬این ماژول با استفاده از شبکههای عصبی کانولوشن‪،‬‬ ‫قادر است الگوهای زمانی پیچیده را شناسایی کرده و پیشبینیهایی دقیقتر ارائه دهد‪.‬‬ ‫‪**.5 ###‬ادغام خروجیها**‬ ‫خروجیهای هر سه ماژول از طریق یک مکانیزم ادغام گیتدار ترکیب میشوند تا پیشبینی نهایی جریان ترافیک‬ ‫انجام شود‪.‬این ادغام به مدل اجازه میدهد تا از اطالعات جمعآوری شده از هر ماژول به بهترین نحو استفاده کند‪.‬‬ ‫‪**.6 ###‬ارزیابی و نتایج**‬ ‫مدل پیشنهادی بر روی دو مجموعه داده واقعی از سیستم مدیریت ترافیک (‪ )PeMS‬آزمایش شده است‪.‬نتایج‬ ‫نشاندهنده عملکرد بهتر ‪ STAGCN‬نسبت به روشهای پایه دیگر است و بهبود قابل توجهی در دقت پیشبینی‬ ‫جریان ترافیک را نشان میدهد‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫در نهایت‪ ،‬مقاله نشان میدهد که استفاده از شبکههای کانولوشن گرافی همراه با مکانیزم توجه و مدلسازی پیچیده‬ ‫فضایی‪-‬زمانی‪ ،‬میتواند دقت پیشبینی جریان ترافیک را به طور قابل توجهی افزایش دهد‪.‬این رویکرد نه تنها برای‬ ‫پیشبینی جریان ترافیک بلکه برای سایر مسائل مرتبط با تجزیه و تحلیل دادههای فضایی‪-‬زمانی نیز کاربرد دارد‪.‬‬ ‫مقاله "یادگیری دینامیک و ناهمگونی دادههای گراف فضایی‪-‬زمانی برای پیشبینی ترافیک" ( ‪Learning‬‬ ‫‪Dynamics and Heterogeneity of Spatial-Temporal Graph Data for Traffic‬‬ ‫‪ )Forecasting‬یک مدل پیشرفته برای پیشبینی ترافیک را معرفی میکند که به بررسی دینامیک و ناهمگونی در‬ ‫دادههای گراف فضایی‪-‬زمانی میپردازد‪.‬این مدل به منظور بهبود دقت پیشبینی و درک بهتر از الگوهای ترافیکی‬ ‫طراحی شده است‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معماری مدل**‬ ‫مدل پیشنهادی شامل دو بخش اصلی است‪** :‬یادگیری دینامیک** و **مدلسازی ناهمگونی**‪.‬این دو بخش به‬ ‫طور همزمان به تحلیل دادههای ترافیکی میپردازند و اطالعات فضایی و زمانی را به طور مؤثر ترکیب میکنند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬یادگیری دینامیک**‬ ‫برای شناسایی تغییرات در جریان ترافیک‪ ،‬مدل از تکنیکهای یادگیری عمیق استفاده میکند که قادر به شناسایی‬ ‫الگوهای دینامیک در دادههای ترافیکی هستند‪.‬این بخش شامل یک شبکه عصبی است که به طور خاص برای‬ ‫پردازش داده های گراف طراحی شده و قادر است تغییرات زمانی در روابط بین نقاط مختلف ترافیکی را شناسایی‬ ‫کند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬مدلسازی ناهمگونی**‬ ‫این بخش بر روی ویژگیهای ناهمگون دادهها تمرکز دارد‪.‬با توجه به اینکه شرایط ترافیکی ممکن است در نقاط‬ ‫مختلف جاده متفاوت باشد‪ ،‬مدل باید قادر باشد تا این تفاوتها را شناسایی کرده و در پیشبینیهای خود لحاظ کند‪.‬‬ ‫برای این کار‪ ،‬از تکنیکهای خاصی برای تجزیه و تحلیل ویژگیهای محلی و جهانی استفاده میشود‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬ترکیب اطالعات فضایی و زمانی**‬ ‫مدل با استفاده از الیه های کانولوشن گرافی‪ ،‬اطالعات فضایی را استخراج کرده و سپس با استفاده از شبکههای‬ ‫عصبی بازگشتی (‪ )RNN‬وابستگیهای زمانی را مدلسازی میکند‪.‬این ترکیب به مدل اجازه میدهد تا همبستگیهای‬ ‫پیچیده بین زمانها و مکانها را شناسایی کند‪.‬‬  ‫‪**.5 ###‬آزمون و ارزیابی**‬ ‫مدل پیشنهادی بر روی مجموعه دادههای واقعی آزمایش شده است تا عملکرد آن در شرایط واقعی سنجیده شود‪.‬‬ ‫نتایج نشاندهنده بهبود قابل توجهی در دقت پیشبینی نسبت به روشهای سنتی است‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫این مقاله نشان میدهد که ترکیب یادگیری دینامیک و مدلسازی ناهمگونی در دادههای گراف فضایی‪-‬زمانی میتواند‬ ‫دقت پیشبینی ترافیک را به طور قابل توجهی افزایش دهد‪.‬این رویکرد نه تنها برای پیشبینی جریان ترافیک بلکه‬ ‫برای سایر مسائل مرتبط با تجزیه و تحلیل دادههای فضایی‪-‬زمانی نیز کاربرد دارد‪.‬‬ ‫مقاله "شبکه عصبی کانولوشن و بازگشتی انتشار‪ :‬پیشبینی ترافیک مبتنی بر داده" ( ‪Diffusion‬‬ ‫‪ )Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting‬یک مدل‬ ‫یادگیری عمیق را برای پیشبینی جریان ترافیک معرفی میکند که به طور خاص به بررسی وابستگیهای فضایی و‬ ‫زمانی در دادههای ترافیکی میپردازد‪.‬این مدل به چالشهای موجود در پیشبینی ترافیک‪ ،‬از جمله وابستگیهای‬ ‫پیچیده فضایی و دینامیکهای غیرخطی زمانی‪ ،‬پاسخ میدهد‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معماری مدل**‬ ‫مدل پیشنهادی شامل دو بخش اصلی است‪** :‬مدلسازی فضایی** و **مدلسازی زمانی**‪.‬این دو بخش به‬ ‫طور همزمان به تحلیل دادههای ترافیکی میپردازند و اطالعات فضایی و زمانی را به طور مؤثر ترکیب میکنند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬مدلسازی فضایی**‬ ‫در این مدل‪ ،‬جریان ترافیک به عنوان یک فرآیند انتشار بر روی یک گراف جهتدار مدلسازی میشود‪.‬برای‬ ‫شناسایی وابستگیهای فضایی‪ ،‬از **پیادهسازی گامهای تصادفی دوطرفه** استفاده میشود‪.‬این روش به مدل‬ ‫اجازه میدهد تا اطالعات را از گرههای همسایه جمعآوری کند و الگوهای فضایی موجود در دادههای ترافیکی را‬ ‫شناسایی کند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬مدلسازی زمانی**‬ ‫برای مدلسازی وابستگیهای زمانی‪ ،‬از معماری **رمزگذار‪-‬رمزگشا (‪ **)Encoder-Decoder‬استفاده میشود‬ ‫که با تکنیک **نمونهگیری زمانبندی شده (‪ **)Scheduled Sampling‬ترکیب شده است‪.‬این تکنیک به مدل‬ ‫کمک میکند تا تاریخچه جریان ترافیک را بهتر یاد بگیرد و پیشبینیهای دقیقتری ارائه دهد‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬ادغام اطالعات فضایی و زمانی**‬ ‫مدل با استفاده از ترکیب پیادهسازی گامهای تصادفی و معماری رمزگذار‪-‬رمزگشا‪ ،‬قادر است همبستگیهای پیچیده‬ ‫بین زمانها و مکانها را شناسایی کند‪.‬این ادغام باعث میشود که مدل بتواند به طور مؤثری دینامیکهای ترافیکی‬ ‫را پیشبینی کند‪.‬‬  ‫‪**.5 ###‬آزمون و ارزیابی**‬ ‫مدل ‪ DCRNN‬بر روی دو مجموعه داده بزرگ واقعی از شبکههای جادهای آزمایش شده است‪.‬نتایج نشاندهنده‬ ‫بهبود قابل توجهی در دقت پیشبینی نسبت به روشهای موجود است و این مدل توانسته است بهبودهایی بین ‪%12‬‬ ‫تا ‪ %15‬را نسبت به بهترین روشها ارائه دهد‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫این مقاله نشان میدهد که استفاده از شبکه عصبی کانولوشن و بازگشتی انتشار (‪ )DCRNN‬با ادغام تکنیکهای‬ ‫یادگیری فضایی و زمانی‪ ،‬میتواند دقت پیشبینی جریان ترافیک را به طور قابل توجهی افزایش دهد‪.‬این رویکرد‬ ‫نه تنها برای پیشبینی ترافیک بلکه برای سایر مسائل مرتبط با تجزیه و تحلیل دادههای فضایی‪-‬زمانی نیز کاربرد‬ ‫دارد‪.‬‬ ‫مقاله "شبکههای کانولوشن گراف فضایی‪-‬زمانی‪ :‬یک چارچوب یادگیری عمیق برای پیشبینی ترافیک" (‪Spatio-‬‬ ‫‪Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic‬‬ ‫‪ )Forecasting‬یک مدل نوآورانه برای پیشبینی جریان ترافیک ارائه میدهد که به طور خاص به تحلیل‬ ‫وابستگیهای فضایی و زمانی در دادههای ترافیکی میپردازد‪.‬این مدل به منظور بهبود دقت پیشبینی و درک بهتر‬ ‫از الگوهای ترافیکی طراحی شده است‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معماری مدل**‬ ‫مدل پیشنهادی شامل دو بخش اصلی است‪** :‬بخش فضایی** و **بخش زمانی**‪.‬این دو بخش به طور همزمان‬ ‫به تحلیل دادههای ترافیکی میپردازند و اطالعات فضایی و زمانی را به طور مؤثر ترکیب میکنند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬مدلسازی فضایی**‬ ‫در این مدل‪ ،‬دادههای ترافیکی به عنوان یک گراف جهتدار مدلسازی میشوند‪.‬هر گره در این گراف نمایانگر یک‬ ‫نقطه سنجش ترافیک است و لبهها نشاندهنده روابط بین این نقاط هستند‪.‬برای شناسایی وابستگیهای فضایی‪،‬‬ ‫از **شبکههای کانولوشن گرافی (‪ **)GCN‬استفاده میشود که قادرند الگوهای فضایی را از دادههای ترافیکی‬ ‫استخراج کنند‪.‬این شبکهها با استفاده از ویژگیهای همسایگی گرهها‪ ،‬اطالعات مربوط به جریان ترافیک را‬ ‫جمعآوری میکنند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬مدلسازی زمانی**‬ ‫برای مدلسازی وابستگیهای زمانی‪ ،‬از **شبکههای عصبی بازگشتی (‪ **)RNN‬استفاده میشود که قادر به‬ ‫پردازش توالیهای زمانی هستند‪.‬این بخش از مدل به شناسایی الگوهای زمانی و دینامیکهای غیرخطی در دادههای‬ ‫ترافیکی کمک میکند‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬ادغام اطالعات فضایی و زمانی**‬ ‫مدل با استفاده از ترکیب ‪ GCN‬و ‪ ،RNN‬قادر است همبستگیهای پیچیده بین زمانها و مکانها را شناسایی کند‪.‬‬ ‫این ادغام باعث میشود که مدل بتواند به طور مؤثری دینامیکهای ترافیکی را پیشبینی کند‪.‬‬ ‫‪**.5 ###‬آزمون و ارزیابی**‬ ‫مدل ‪ STGCN‬بر روی چندین مجموعه داده واقعی آزمایش شده است تا عملکرد آن در شرایط واقعی سنجیده شود‪.‬‬ ‫نتایج نشاندهنده بهبود قابل توجهی در دقت پیشبینی نسبت به روشهای سنتی است و این مدل توانسته است‬ ‫عملکرد بهتری در پیشبینیهای بلندمدت ارائه دهد‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫این مقاله نشان میدهد که استفاده از شبکههای کانولوشن گرافی همراه با شبکههای عصبی بازگشتی‪ ،‬میتواند دقت‬ ‫پیش بینی جریان ترافیک را به طور قابل توجهی افزایش دهد‪.‬این رویکرد نه تنها برای پیشبینی جریان ترافیک‬ ‫بلکه برای سایر مسائل مرتبط با تجزیه و تحلیل دادههای فضایی‪-‬زمانی نیز کاربرد دارد‪.‬با توجه به توانایی مدل در‬ ‫شناسایی الگوهای پیچیده‪ ،‬این تحقیق میتواند مبنای مناسبی برای توسعه سیستمهای هوشمند مدیریت ترافیک‬ ‫باشد‪.‬‬ ‫مقاله "شبکههای کانولوشن گراف فضایی‪-‬زمانی‪ :‬یک چارچوب یادگیری عمیق برای پیشبینی ترافیک" (‪Spatio-‬‬ ‫‪Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic‬‬ ‫‪ )Forecasting‬یک مدل پیشرفته برای پیشبینی جریان ترافیک ارائه میدهد که به طور خاص به تحلیل‬ ‫وابستگیهای فضایی و زمانی در دادههای ترافیکی میپردازد‪.‬این مدل به منظور بهبود دقت پیشبینی و درک بهتر‬ ‫از الگوهای ترافیکی طراحی شده است‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معماری مدل**‬ ‫مدل پیشنهادی شامل دو بخش اصلی است‪** :‬مدلسازی فضایی** و **مدلسازی زمانی**‪.‬این دو بخش به‬ ‫طور همزمان به تحلیل دادههای ترافیکی میپردازند و اطالعات فضایی و زمانی را به طور مؤثر ترکیب میکنند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬مدلسازی فضایی**‬ ‫در این مدل‪ ،‬دادههای ترافیکی به عنوان یک گراف جهتدار مدلسازی میشوند‪.‬هر گره در این گراف نمایانگر یک‬ ‫نقطه سنجش ترافیک است و لبهها نشاندهنده روابط بین این نقاط هستند‪.‬برای شناسایی وابستگیهای فضایی‪،‬‬ ‫از **شبکههای کانولوشن گرافی (‪ **)GCN‬استفاده میشود که قادرند الگوهای فضایی را از دادههای ترافیکی‬ ‫استخراج کنند‪.‬این شبکهها با استفاده از ویژگیهای همسایگی گرهها‪ ،‬اطالعات مربوط به جریان ترافیک را‬ ‫جمعآوری میکنند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬مدلسازی زمانی**‬ ‫برای مدلسازی وابستگیهای زمانی‪ ،‬از **شبکههای عصبی بازگشتی (‪ **)RNN‬استفاده میشود که قادر به‬ ‫پردازش توالیهای زمانی هستند‪.‬این بخش از مدل به شناسایی الگوهای زمانی و دینامیکهای غیرخطی در دادههای‬ ‫ترافیکی کمک میکند‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬ادغام اطالعات فضایی و زمانی**‬ ‫مدل با استفاده از ترکیب ‪ GCN‬و ‪ ،RNN‬قادر است همبستگیهای پیچیده بین زمانها و مکانها را شناسایی کند‪.‬‬ ‫این ادغام باعث میشود که مدل بتواند به طور مؤثری دینامیکهای ترافیکی را پیشبینی کند‪.‬‬  ‫‪**.5 ###‬آزمون و ارزیابی**‬ ‫مدل ‪ STGCN‬بر روی چندین مجموعه داده واقعی آزمایش شده است تا عملکرد آن در شرایط واقعی سنجیده شود‪.‬‬ ‫نتایج نشاندهنده بهبود قابل توجهی در دقت پیشبینی نسبت به روشهای سنتی است و این مدل توانسته است‬ ‫عملکرد بهتری در پیشبینیهای بلندمدت ارائه دهد‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫این مقاله نشان میدهد که استفاده از شبکههای کانولوشن گرافی همراه با شبکههای عصبی بازگشتی‪ ،‬میتواند دقت‬ ‫پیش بینی جریان ترافیک را به طور قابل توجهی افزایش دهد‪.‬این رویکرد نه تنها برای پیشبینی جریان ترافیک‬ ‫بلکه برای سایر مسائل مرتبط با تجزیه و تحلیل دادههای فضایی‪-‬زمانی نیز کاربرد دارد‪.‬با توجه به توانایی مدل در‬ ‫شناسایی الگوهای پیچیده‪ ،‬این تحقیق میتواند مبنای مناسبی برای توسعه سیستمهای هوشمند مدیریت ترافیک‬ ‫باشد‪.‬‬ ‫مقاله "شبکههای عصبی گراف برای پیشبینی ترافیک‪ :‬یک بررسی" ( ‪Graph Neural Network for Traffic‬‬ ‫‪ )Forecasting: A Survey‬به بررسی کاربرد شبکههای عصبی گراف (‪ )GNN‬در پیشبینی ترافیک میپردازد و‬ ‫تالش میکند تا چالش های موجود در این حوزه را شناسایی و تحلیل کند‪.‬این مقاله به بررسی تحوالت اخیر و‬ ‫استفاده از ‪GNN‬ها برای مدلسازی وابستگیهای فضایی و زمانی در دادههای ترافیکی میپردازد‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معرفی شبکههای عصبی گراف**‬ ‫در این مقاله‪GNN ،‬ها به عنوان یک کالس از مدلهای یادگیری عمیق معرفی میشوند که قادرند دادهها را به صورت‬ ‫گراف پردازش کنند‪.‬این ویژگی به ‪GNN‬ها اجازه میدهد تا وابستگیهای فضایی دادههای ترافیکی را به طور مؤثری‬ ‫مدلسازی کنند و نتایج بهروز و دقیقی ارائه دهند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬مدلسازی دادههای ترافیکی**‬ ‫مدل سازی ترافیک به عنوان یک گراف‪ ،‬شامل نمایندگی نقاط سنجش ترافیک به عنوان گرهها و روابط بین آنها به‬ ‫عنوان لبهها است‪.‬این رویکرد کمک میکند تا دادههای ترافیکی با توجه به ساختار شبکه جادهای تحلیل شوند‪.‬مقاله‬ ‫همچنین به بررسی انواع مختلفی از ‪GNN‬ها‪ ،‬از جمله شبکههای کانولوشن گرافی و شبکههای توجه گرافی‪،‬‬ ‫میپردازد‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬ترکیب یادگیری فضایی و زمانی**‬ ‫مقاله بر روی روشهایی که برای ترکیب یادگیری فضایی و زمانی در پیشبینی ترافیک توسعه یافتهاند‪ ،‬تمرکز دارد‪.‬‬ ‫این شامل استفاده از ‪GNN‬ها برای مدلسازی الگوهای فضایی و استفاده از شبکههای عصبی بازگشتی (‪ )RNN‬یا‬ ‫دیگر تکنیکهای یادگیری عمیق برای مدلسازی وابستگیهای زمانی است‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬چالشها و فرصتها**‬ ‫نویسندگان همچنین چالشهای موجود در کاربرد ‪GNN‬ها در پیشبینی ترافیک را مورد بحث قرار میدهند‪ ،‬از جمله‬ ‫نیاز به دادههای با کیفیت باال‪ ،‬چالشهای مربوط به مقیاسپذیری و پیچیدگی محاسباتی‪.‬آنها همچنین فرصتهای‬ ‫تحقیقاتی آینده را شناسایی میکنند که میتواند شامل توسعه مدلهای جدید برای بهبود دقت پیشبینی و کاهش‬ ‫زمان محاسبات باشد‪.‬‬  ‫‪**.5 ###‬نتایج و ارزیابی**‬ ‫این مقاله نتایج تحقیقات مختلفی که از ‪GNN‬ها در پیشبینی جریان ترافیک استفاده کردهاند را مرور میکند و نشان‬ ‫میدهد که این روشها توانستهاند عملکرد باالتری نسبت به روشهای سنتی ارائه دهند‪.‬همچنین منابع دادهای‬ ‫عمومی و ابزارهای الزم برای تحقیقات آینده نیز معرفی شدهاند‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫در نهایت‪ ،‬این مقاله به عنوان یک مرور جامع بر روی کاربرد ‪GNN‬ها در پیشبینی ترافیک عمل میکند و نشان‬ ‫میدهد که این تکنیکها پتانسیل باالیی برای حل چالشهای موجود در حوزه مدیریت ترافیک دارند‪.‬با توجه به‬ ‫توسعه سریع فناوری و افزایش دادههای موجود‪ ،‬استفاده از ‪GNN‬ها میتواند راهکارهای نوآورانهای برای بهبود‬ ‫سیستمهای حمل و نقل هوشمند فراهم آورد‪.‬‬ ‫مقاله "یک بررسی جامع بر روی شبکههای عصبی گراف" ( ‪A Comprehensive Survey on Graph‬‬ ‫‪ )Neural Networks‬به بررسی و تحلیل عمیق شبکههای عصبی گراف (‪ )GNN‬میپردازد و کاربردها‪ ،‬معماریها‪،‬‬ ‫و چالشهای مرتبط با این تکنیکهای پیشرفته یادگیری عمیق را مورد بحث قرار میدهد‪.‬این مقاله به عنوان یک‬ ‫منبع مرجع برای محققان و توسعهدهندگان در زمینه یادگیری ماشین و دادههای گراف عمل میکند‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معرفی شبکههای عصبی گراف**‬ ‫مقاله با معرفی ‪GNN‬ها آغاز میشود که به عنوان یک کالس از مدلهای یادگیری عمیق طراحی شدهاند تا دادههای‬ ‫توصیفشده با گراف را پردازش کنند‪GNN.‬ها قادرند اطالعات را از طریق گرافها منتقل کرده و وابستگیها بین‬ ‫گرهها و لبهها را درک کنند‪.‬این ویژگی به آنها اجازه میدهد تا الگوهای پیچیدهای را در دادههای غیر اقلیدسی‬ ‫شناسایی کنند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬معماری ‪GNN‬ها**‬ ‫در ادامه‪ ،‬مقاله به بررسی انواع مختلف ‪GNN‬ها میپردازد‪ ،‬از جمله **شبکههای کانولوشن گرافی (‪،**)GCN‬‬ ‫**شبکههای توجه گرافی (‪ **)GAT‬و **‪.**GraphSAGE‬هر یک از این مدلها برای وظایف خاصی طراحی‬ ‫شدهاند و مزایا و معایب خاص خود را دارند‪GCN.‬ها به طور خاص برای پردازش دادههایی که به صورت گراف‬ ‫نمایش داده شدهاند‪ ،‬مناسب هستند و قادرند اطالعات را از همسایگان جمعآوری کنند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬مکانیزم انتقال پیام**‬ ‫مقاله همچنین مکانیزم انتقال پیام (‪ )Message Passing‬را که اساس عملکرد ‪GNN‬ها است‪ ،‬توضیح میدهد‪.‬‬ ‫این مکانیزم به گرهها اجازه میدهد تا اطالعات را از همسایگان خود دریافت کرده و وضعیت خود را بهروز کنند‪.‬این‬ ‫فرآیند در هر الیه تکرار میشود تا نمایههای دقیقتری از گرهها ایجاد شود‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬کاربردها**‬ ‫‪GNN‬ها در زمینههای مختلفی کاربرد دارند‪ ،‬از جمله‪:‬‬ ‫‪** -‬تحلیل شبکههای اجتماعی**‪ :‬برای پیشبینی انتشار اطالعات و شناسایی جوامع‪.‬‬ ‫‪** -‬پیشبینی ترافیک**‪ :‬با مدلسازی روابط بین جادهها و تقاطعها‪.‬‬  ‫‪** -‬کشف دارو**‪ :‬برای پیشبینی تعامالت بین مولکولها‪.‬‬ ‫‪** -‬تحلیل متن**‪ :‬شامل دستهبندی اسناد و استخراج روابط بین کلمات‪.‬‬ ‫‪**.5 ###‬چالشها و آینده**‬ ‫نویسندگان همچنین چالشهایی مانند مقیاسپذیری‪ ،‬پیچیدگی محاسباتی و نیاز به دادههای با کیفیت باال را مورد‬ ‫بررسی قرار میدهند‪.‬آنها آینده ‪GNN‬ها را با تمرکز بر توسعه مدلهای جدید‪ ،‬بهبود مکانیزمهای توجه‪ ،‬و افزایش‬ ‫استفاده از ‪GNN‬ها در کاربردهای واقعی پیشبینی میکنند‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫این مقاله به عنوان یک بررسی جامع بر روی شبکههای عصبی گراف عمل میکند و نشان میدهد که ‪GNN‬ها‬ ‫پتانسیل باالیی برای حل چالشهای موجود در تحلیل دادههای پیچیده دارند‪.‬با توجه به رشد سریع فناوری و نیاز به‬ ‫پردازش دادههای غیر اقلیدسی‪ ،‬انتظار میرود که ‪GNN‬ها نقش مهمی در آینده یادگیری ماشین ایفا کنند‪.‬‬ ‫مقاله "شبکه عصبی گراف طیفی‪-‬زمانی برای پیشبینی سریهای زمانی چندمتغیره" ( ‪Spectral Temporal‬‬ ‫‪ )Graph Neural Network for Multivariate Time-Series Forecasting‬یک مدل جدید به نام‬ ‫**‪ **StemGNN‬را معرفی میکند که به منظور بهبود دقت پیشبینی در سریهای زمانی چندمتغیره طراحی شده‬ ‫است‪.‬این مدل به طور خاص به بررسی همبستگیهای بین سریها و وابستگیهای زمانی در یک چارچوب طیفی‬ ‫میپردازد‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معماری مدل**‬ ‫مدل ‪ StemGNN‬شامل چندین الیه است که به طور همزمان همبستگیهای بین سریها و وابستگیهای زمانی را‬ ‫در فضای طیفی یاد میگیرد‪.‬این مدل از **تبدیل فوریه گرافی (‪ **)GFT‬برای مدلسازی همبستگیهای بین‬ ‫سریها و از **تبدیل فوریه گسسته (‪ **)DFT‬برای مدلسازی وابستگیهای زمانی استفاده میکند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬تبدیل فوریه گرافی (‪**)GFT‬‬ ‫در ابتدا‪ GFT ،‬برای تبدیل ورودیهای چندمتغیره به نمایندگیهای طیفی استفاده میشود‪.‬این تبدیل کمک میکند‬ ‫تا روابط ساختاری بین دادهها شناسایی شود و سریهای زمانی مستقل خطی از یکدیگر استخراج شوند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬تبدیل فوریه گسسته (‪**)DFT‬‬ ‫پس از آن‪ DFT ،‬بر روی هر سری زمانی تکمتغیره اعمال میشود تا نمایندگی آنها در حوزه فرکانس به دست آید‪.‬‬ ‫این مرحله به شناسایی الگوهای تکراری و ویژگیهای خودهمبستگی در دادهها کمک میکند‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬ادغام اطالعات**‬ ‫پس از تبدیل به حوزه طیفی‪ ،‬نمایندگیها به الیههای کانولوشن یکبعدی و )‪ GLU (Gated Linear Unit‬وارد‬ ‫میشوند تا الگوهای ویژگی استخراج شوند‪.‬سپس‪ ،‬این نمایندگیها دوباره به حوزه زمان با استفاده از تبدیل معکوس‬ ‫‪ DFT‬بازمیگردند‪.‬‬ ‫‪**.5 ###‬مدلسازی نهایی**‬ ‫در نهایت‪ ،‬الیهای برای پیشبینی خروجیها اضافه میشود که شامل زیرالیههای ‪ GLU‬و الیههای کامالً متصل است‪.‬‬ ‫این الیهها نتایج نهایی پیشبینی را تولید میکنند‪.‬‬ ‫‪**.6 ###‬آزمون و ارزیابی**‬ ‫مدل ‪ StemGNN‬ب ر روی ده مجموعه داده واقعی آزمایش شده است تا کارایی آن در پیشبینی سریهای زمانی‬ ‫چندمتغیره نشان داده شود‪.‬نتایج نشاندهنده دقت باالی این مدل نسبت به روشهای موجود است و توانایی آن در‬ ‫یادگیری همبستگیها بدون نیاز به پیشفرضهای تعریفشده را تأکید میکند‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫این مقاله نشان میدهد که استفاده از شبکه عصبی گراف طیفی‪-‬زمانی (‪ )StemGNN‬با ادغام ‪ GFT‬و ‪DFT‬‬ ‫میتواند دقت پیشبینی در سریهای زمانی چندمتغیره را به طور قابل توجهی افزایش دهد‪.‬این رویکرد نوآورانه نه‬ ‫تنها در پیشبینی ترافیک بلکه در سایر زمینههایی که نیاز به تحلیل دادههای پیچیده دارند‪ ،‬کاربرد دارد‪.‬‬ ‫مقاله "‪ :DSTAGNN‬شبکه عصبی گراف آگاه از دینامیک فضایی‪-‬زمانی برای پیشبینی جریان ترافیک"‬ ‫( ‪Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow‬‬ ‫‪ )Forecasting‬یک مدل نوآورانه به نام **‪ **DSTAGNN‬را معرفی میکند که به منظور پیشبینی دقیق جریان‬ ‫ترافیک با در نظر گرفتن وابستگیهای پیچیده فضایی و زمانی طراحی شده است‪.‬این مدل به طور خاص برای حل‬ ‫چالشهای موجود در پیشبینی ترافیک در شبکههای جادهای توسعه یافته است‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معماری مدل**‬ ‫مدل ‪ DSTAGNN‬شامل چندین بلوک فضایی‪-‬زمانی (‪ )ST Block‬و یک الیه پیشبینی است‪.‬این معماری به‬ ‫گونهای طراحی شده است که بتواند همبستگیهای فضایی و زمانی را به طور همزمان یاد بگیرد‪.‬خروجی هر بلوک‬ ‫‪ ST‬به الیه پیشبینی متصل میشود و این فرآیند مشابه اتصاالت باقیمانده (‪ )Residual Connection‬انجام‬ ‫میشود‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬ساختار گراف دینامیک**‬ ‫یکی از نوآوریهای کلیدی این مقاله‪ ،‬ساخت گراف دینامیک است که بر اساس دادههای تاریخی جریان ترافیک‬ ‫استخراج میشود‪.‬این گراف به نام **)‪ **Spatial-Temporal Aware Distance (STAD‬شناخته میشود‬ ‫و به مدل اجازه میدهد تا ویژگیهای دینامیک وابستگیهای فضایی را بدون نیاز به ماتریس مجاورت ایستا شناسایی‬ ‫کند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬ماژول توجه فضایی‪-‬زمانی**‬ ‫مدل ‪ DSTAGNN‬از یک ماژول توجه فضایی‪-‬زمانی جدید استفاده میکند که به آن اجازه میدهد تا همبستگیهای‬ ‫فضایی دینامیک را در مقیاسهای مختلف بررسی کند‪.‬این ماژول با استفاده از مکانیزم توجه‪ ،‬اطالعات مهم از نقاط‬ ‫مختلف شبکه جادهای را استخراج کرده و بر روی آنها تمرکز میکند‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬مدلسازی وابستگیهای زمانی**‬ ‫برای مدلسازی وابستگیهای زمانی‪ DSTAGNN ،‬از تکنیکهایی استفاده میکند که قادرند الگوهای زمانی پیچیده‬ ‫را شناسایی کنند‪.‬این بخش از مدل به شناسایی تغییرات در جریان ترافیک در طول زمان کمک میکند و دقت‬ ‫پیشبینی را افزایش میدهد‪.‬‬  ‫‪**.5 ###‬آزمون و ارزیابی**‬ ‫مدل ‪ DSTAGNN‬بر روی چندین مجموعه داده واقعی مانند ‪ 07PEMS ،04PEMS ،03PEMS‬و ‪08PEMS‬‬ ‫آزمایش شده است‪.‬نتایج نشاندهنده عملکرد باالی این مدل در مقایسه با روشهای موجود است و توانسته است‬ ‫دقت پیشبینی را به طور قابل توجهی افزایش دهد‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫این مقاله نشان میدهد که استفاده از شبکه عصبی گراف آگاه از دینامیک فضایی‪-‬زمانی (‪ )DSTAGNN‬با ادغام‬ ‫ساختار گراف دینامیک و ماژول توجه فضایی‪-‬زمانی‪ ،‬میتواند دقت پیشبینی جریان ترافیک را به طور قابل توجهی‬ ‫افزایش دهد‪.‬این رویکرد نوآورانه نه تنها برای پیشبینی ترافیک بلکه برای سایر مسائل مرتبط با تحلیل دادههای‬ ‫پیچیده نیز کاربرد دارد و میتواند مبنای مناسبی برای توسعه سیستمهای هوشمند مدیریت ترافیک باشد‪.‬‬ ‫مقاله "شبکه کانولوشن بازگشتی گراف دینامیک برای پیشبینی ترافیک‪ :‬مرجع و راهحل" ( ‪Dynamic Graph‬‬ ‫‪)Convolutional Recurrent Network for Traffic Prediction: Benchmark and Solution‬‬ ‫یک مدل جدید به نام **‪ **DGC-RNN‬را معرفی میکند که به منظور پیشبینی جریان ترافیک با در نظر گرفتن‬ ‫وابستگیهای فضایی و زمانی طراحی شده است‪.‬این مدل به طور خاص برای غلبه بر چالشهای موجود در پیشبینی‬ ‫ترافیک در شبکههای جادهای توسعه یافته است‪.‬‬ ‫‪ ##‬روش اصلی‬ ‫‪**.1 ###‬معماری مدل**‬ ‫مدل ‪ DGC-RNN‬شامل دو بخش اصلی است‪** :‬بخش کانولوشن گرافی** و **بخش بازگشتی**‪.‬این دو بخش‬ ‫به طور همزمان به تحلیل دادههای ترافیکی میپردازند و اطالعات فضایی و زمانی را به طور مؤثر ترکیب میکنند‪.‬‬ ‫‪**.2 ###‬مدلسازی فضایی**‬ ‫در این مدل‪ ،‬دادههای ترافیکی به عنوان یک گراف جهتدار مدلسازی میشوند‪.‬هر گره در این گراف نمایانگر یک‬ ‫نقطه سنجش ترافیک است و لبهها نشاندهنده روابط بین این نقاط هستند‪.‬برای شناسایی وابستگیهای فضایی‪،‬‬ ‫از **کانولوشن گرافی** استفاده میشود که قادر است الگوهای فضایی را از دادههای ترافیکی استخراج کند‪.‬این‬ ‫بخش از مدل به شناسایی روابط بین نقاط مختلف شبکه جادهای کمک میکند‪.‬‬ ‫‪**.3 ###‬مدلسازی زمانی**‬ ‫برای مدلسازی وابستگیهای زمانی‪ DGC-RNN ،‬از **شبکههای عصبی بازگشتی (‪ **)RNN‬استفاده میکند که‬ ‫قادر به پردازش توالیهای زمانی هستند‪.‬این بخش از مدل به شناسایی الگوهای زمانی و دینامیکهای غیرخطی در‬ ‫دادههای ترافیکی کمک میکند‪.‬‬ ‫‪**.4 ###‬ادغام اطالعات فضایی و زمانی**‬ ‫مدل با استفاده از ترکیب کانولوشن گرافی و ‪ ،RNN‬قادر است همبستگیهای پیچیده بین زمانها و مکانها را‬ ‫شناسایی کند‪.‬این ادغام باعث میشود که مدل بتواند به طور مؤثری دینامیکهای ترافیکی را پیشبینی کند‪.‬‬ ‫‪**.5 ###‬آزمون و ارزیابی**‬ ‫مدل ‪ DGC-RNN‬بر روی چندین مجموعه داده واقعی مانند ‪ PeMSD‬و ‪ METR-LA‬آزمایش شده است‪.‬نتایج‬ ‫نشاندهنده عملکرد باالی این مدل در مقایسه با روشهای موجود است و توانسته است دقت پیشبینی را به طور‬ ‫قابل توجهی افزایش دهد‪.‬‬ ‫‪**.6 ###‬مرجع و راهحل**‬ ‫این مقاله همچنین به معرفی یک مرجع جدید برای ارزیابی عملکرد مدلها در زمینه پیشبینی ترافیک میپردازد‪.‬‬ ‫این مرجع شامل مجموعه دادهها‪ ،‬معیارهای ارزیابی‪ ،‬و روشهای پایهای برای مقایسه عملکرد مدلها است‪.‬‬ ‫‪ ##‬نتیجهگیری‬ ‫این مقاله نشان میدهد که استفاده از شبکه کانولوشن بازگشتی گراف دینامیک (‪ )DGC-RNN‬با ادغام تکنیکهای‬ ‫یادگیری فضایی و زمانی‪ ،‬میتواند دقت پیشبینی جریان ترافیک را به طور قابل توجهی افزایش دهد‪.‬این رویکرد‬ ‫نوآورانه نه تنها برای پیشبینی ترافیک بلکه برای سایر مسائل مرتبط با تحلیل دادههای پیچیده نیز کاربرد دارد و‬ ‫میتواند مبنای مناسبی برای توسعه سیستمهای هوشمند مدیریت ترافیک باشد‪.‬‬ ‫مقاله "یادگیری ساختار گراف فضایی‪-‬زمانی برای پیشبینی ترافیک" ( ‪Spatio-Temporal Graph‬‬ ‫‪ )Structure Learning for Traffic Forecasting‬یک چارچوب جدید به نام ** ‪Structure Learning‬‬ ‫)‪ **Convolution (SLC‬را معرفی میکن?