AI论文速读 | ST-LoRA：低秩适配的时空预测

论文标题：ST-LoRA: Low-rank Adaptation for Spatio-Temporal Forecasting

作者：Weilin Ruan, Wei Chen, Xilin Dang, Jianxiang Zhou, Weichuang Li, Xu Liu, Yuxuan Liang

机构：香港科技大学（广州），暨南大学，香港中文大学，新加坡国立大学

关键词：时空预测，低秩适配，节点异质性

链接：https://arxiv.org/abs/2404.07919

Cool Paper：https://papers.cool/arxiv/2404.07919

TL; DR：该论文提出了ST-LoRA，一种低秩适配技术，旨在通过引入节点自适应的低秩层和多层残差融合模块来增强现有的时空预测模型，有效捕捉节点异质性并提高预测准确性，同时不显著增加计算复杂性。