空间表征学习

【阅读建议】 本文是空间位置嵌入的第一篇比较全面的综述，涉及新概念、新方法和未来可能的新应用，比较有想象空间。但阅读后感觉将必要性简单地表述为机器学习的需要，似乎并不充分（第 2 节）；另外该概念到底带来了那些提升、对未来哪些冲击、影响和改变，似乎可以更进一步提炼，目前尚难以感觉到值得深入研究的价值。 【原文摘要】 地球科学对人工智能模型的共同需求，是在潜在的嵌入空间中表示点、线、多边形、网络、栅格等多种类型的空间数据，以便能够很容易地将这些数据融入到深度学习模型中去。一个基本做法是通过编码过程将位置转换到嵌入空间中，而这种嵌入表示对于下游机器学习模型（例如支持向量机和神经网络）来说是学习友好的，我们将此过程称为位置编码。目前，对于位置编码的概念、潜在应用以及需要解决的关键挑战，尚缺乏系统的回顾，而本文旨在填补这一空白。本文首先提供了位置编码的形式化定义，并从机器学习角度讨论了位置编码对于 GeoAI...

【摘要】无监督文本编码模型最近推动了自然语言处理的实质性进展。其关键思想是使用神经网络将文本中的词转换为基于单词位置及其上下文的向量空间表示（ 词嵌入 ），进而用于下游任务的端到端训练。我们在空间分析中看到了惊人的相似情况，即空间分析侧重于将地理对象（ 如：POI点 ）的绝对位置和空间上下文纳入模型。一个通用的空间表征模型对于许多任务都是有价值的。然而，迄今为止，除了简单地将离散化或前馈网络应用于坐标之外，还没有这样通用的模型存在，并且很少有努力对具有非常不同特征的分布进行联合建模，而这些特征经常出现在地理信系统数据中。神经科学领域诺贝尔奖得主的研究表明，哺乳动物的网格细胞（Grid Cell）提供了一种多尺度、周期性的位置编码表示，对于动物识别位置和寻找路径至关重要。因此，我们提出了一个称为 Space2Vec 的空间表征学习模型来编码地点（Place）的绝对位置和空间关系。我们对两个不同任务在两个真实世界的地理数据上进行实验：1）在给定位置和上下文的情况下预测 POI...

p{text-indent:2em} 空间表征学习之Tile2Vec【摘要】 【原文】 【DOI】

空间表征学习之Space2Vec【摘要】无监督文本编码模型最近推动了自然语言处理的实质性进展。其关键思想是使用神经网络将文本中的词转换为基于单词位置及其上下文的向量空间表示（ 词嵌入 ），进而用于下游任务的端到端训练。我们在空间分析中看到了惊人的相似情况，即空间分析侧重于将地理对象（ 如：POI点 ）的绝对位置和空间上下文纳入模型。一个通用的空间表征模型对于许多任务都是有价值的。然而，迄今为止，除了简单地将离散化或前馈网络应用于坐标之外，还没有这样通用的模型存在，并且很少有努力对具有非常不同特征的分布进行联合建模，而这些特征经常出现在地理信系统数据中。神经科学领域诺贝尔奖得主的研究表明，哺乳动物的网格细胞（Grid Cell）提供了一种多尺度、周期性的位置编码表示，对于动物识别位置和寻找路径至关重要。因此，我们提出了一个称为 Space2Vec 的空间表征学习模型来编码地点（Place）的绝对位置和空间关系。我们对两个不同任务在两个真实世界的地理数据上进行实验：1）在给定位置和上下文的情况下预测 POI...

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