論文の概要: HydroDeep -- A Knowledge Guided Deep Neural Network for Geo-Spatiotemporal Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04328v2
• Date: Mon, 8 Feb 2021 20:47:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 05:07:14.818992
• Title: HydroDeep -- A Knowledge Guided Deep Neural Network for Geo-Spatiotemporal Data Analysis
• Title（参考訳）: HydroDeep -- 時空間データ解析のための知識誘導型ディープニューラルネットワーク
• Authors: Aishwarya Sarkar, Jien Zhang, Chaoqun Lu, Ali Jannesari
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャであるHydroDeepを紹介する。 これは、Deep Convolutional Neural Network(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを組み合わせたプロセスベースの水文生態モデルである。 これは独立系CNNとLSTMのパフォーマンスをそれぞれ1.6%、ナッシュ・サトクリフの効率で10.5%上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.726437825413781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to limited evidence and complex causes of regional climate change, the confidence in predicting fluvial floods remains low. Understanding the fundamental mechanisms intrinsic to geo-spatiotemporal information is crucial to improve the prediction accuracy. This paper demonstrates a hybrid neural network architecture - HydroDeep, that couples a process-based hydro-ecological model with a combination of Deep Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) Network. HydroDeep outperforms the independent CNN's and LSTM's performance by 1.6% and 10.5% respectively in Nash-Sutcliffe efficiency. Also, we show that HydroDeep pre-trained in one region is adept at passing on its knowledge to distant places via unique transfer learning approaches that minimize HydroDeep's training duration for a new region by learning its regional geo-spatiotemporal features in a reduced number of iterations.
• Abstract（参考訳）: 限定的な証拠と地域気候変動の複雑な原因により、洪水予測への自信は低いままである。 地理空間情報に内在する基本的なメカニズムを理解することは,予測精度を向上させる上で重要である。 本稿では、プロセスベースの水文生態モデルとDeep Convolutional Neural Network(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを組み合わせたハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャであるHydroDeepを実証する。 HydroDeepは独立系CNNとLSTMのパフォーマンスをそれぞれ1.6%、Nash-Sutcliffeの効率で10.5%上回っている。 また, ある地域で事前学習したHydrodeepは, 地域空間の時空間的特徴を少ない反復回数で学習することで, 新たな地域に対するHydrodeepの訓練期間を最小化する, ユニークな移動学習手法によって, 遠隔地への知識伝達に長けていることを示す。

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