ChronoSheaf：细胞层上的时空联合谱滤波

arXiv:2610.21958v1 公告类型：新 摘要：层神经网络通过为每条边分配一个学习得到的线性限制映射，规定相邻节点的局部表示之间的关系，从而缓解过平滑问题，实现了对图神经网络的推广。然而，现有的层架构将层拉普拉斯算子定义为瞬时空间算子，因此无法显式建模信号在图上的时间演化。我们首先引入一种时空联合定义的谱层拉普拉斯算子，使单个算子能够同时调节信号在空间图和时间域中的传播。若直接扩展该算子在空间或时间上的感受野，则需要日益复杂的层结构。为此，我们提出一种谱滤波器，在不扩展底层层结构的情况下，扩大沿两个维度的有效感受野。在此算子的基础上，我们提出 ChronoSheaf，一种时空层网络，包含两个关键组件。首先，过渡限制映射（TRM）将每个节点的限制映射分解为空间项和两个时间帧，分别控制该节点在前一时间步和后一时间步与相邻节点之间的关系，从而实现非对称的时间影响。其次，双谱滤波器（DSF）将一个具有自适应估计谱半径的有界次数多项式滤波器应用于联合时空层算子。我们在多样化的时空预测基准上验证了 ChronoSheaf，其性能优于当前最先进的基线方法。代码地址：https://anonymous.4open.science/r/ChronoSheaf-1D7D/。