論文の概要: COVID-19 growth prediction using multivariate long short term memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04809v2
• Date: Wed, 27 May 2020 04:07:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 01:39:29.350075
• Title: COVID-19 growth prediction using multivariate long short term memory
• Title（参考訳）: 多変量長期記憶を用いたCOVID-19増殖予測
• Authors: Novanto Yudistira
• Abstract要約: 長期記憶(LSTM)法を用いて、時間とともに新型コロナウイルスの増殖の相関を学習する。 まず、世界中から確認された症例を含むトレーニングデータをトレーニングした。 リカレントニューラルネットワーク(RNN)法と同等の低い検証誤差で比較して,良好な性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.588973722689844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Coronavirus disease (COVID-19) spread forecasting is an important task to track the growth of the pandemic. Existing predictions are merely based on qualitative analyses and mathematical modeling. The use of available big data with machine learning is still limited in COVID-19 growth prediction even though the availability of data is abundance. To make use of big data in the prediction using deep learning, we use long short-term memory (LSTM) method to learn the correlation of COVID-19 growth over time. The structure of an LSTM layer is searched heuristically until the best validation score is achieved. First, we trained training data containing confirmed cases from around the globe. We achieved favorable performance compared with that of the recurrent neural network (RNN) method with a comparable low validation error. The evaluation is conducted based on graph visualization and root mean squared error (RMSE). We found that it is not easy to achieve the same quantity of confirmed cases over time. However, LSTM provide a similar pattern between the actual cases and prediction. In the future, our proposed prediction can be used for anticipating forthcoming pandemics. The code is provided here: https://github.com/cbasemaster/lstmcorona
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)の感染拡大予測は、パンデミックの成長を追跡する上で重要な課題である。 既存の予測は質的分析と数学的モデリングに基づいている。 機械学習によるビッグデータの利用は、データが豊富であるにも関わらず、COVID-19の成長予測において依然として制限されている。 ディープラーニングを用いた予測におけるビッグデータの利用には,長期記憶(LSTM)法を用いて,時間とともに新型コロナウイルスの増殖の相関関係を学習する。 LSTM層の構造は、最高のバリデーションスコアが達成されるまでヒューリスティックに探索される。 まず、世界中から確認された事例を含むトレーニングデータをトレーニングした。 リカレントニューラルネットワーク(RNN)法と同等の低い検証誤差で比較して,良好な性能を示した。 評価はグラフの可視化とルート平均二乗誤差(RMSE)に基づいて行われる。 確認されたケースの量を時間とともに同じ量にすることは容易ではないことがわかった。 しかし、LSTMは実際のケースと予測に類似したパターンを提供する。 今後,今後のパンデミックの予測に,提案した予測を活用できる。 コードはここにある。 https://github.com/cbasemaster/lstmcorona

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