長期時空間依存性を捉えるための空間時間分離マスクプリトレーニング

提案手法STD-MAEは、空間と時間の依存性を分離的に捉えるマスクプリトレーニングを行うことで、時空間データの複雑な異質性を効果的に学習し、様々な時空間予測モデルの性能を大幅に向上させる。