Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepGLEAM: a hybrid mechanistic and deep learning model for COVID-19 forecasting

論文の概要: DeepGLEAM: a hybrid mechanistic and deep learning model for COVID-19 forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06684v2
Date: Mon, 15 Feb 2021 05:51:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-16 12:27:42.715617
Title: DeepGLEAM: a hybrid mechanistic and deep learning model for COVID-19 forecasting
Title（参考訳）: DeepGLEAM:COVID-19予測のためのハイブリッドメカニカルとディープラーニングモデル
Authors: Dongxia Wu, Liyao Gao, Xinyue Xiong, Matteo Chinazzi, Alessandro Vespignani, Yian Ma, Rose Yu
Abstract要約: DeepGLEAMは、COVID-19予測のためのハイブリッドモデルです。機械シミュレーションモデルGLEAMとディープラーニングを組み合わせたものです。私たちは、DeepGLEAMを現実世界のCOVID-19死亡予測タスクで実証します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 67.77102283276409
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce DeepGLEAM, a hybrid model for COVID-19 forecasting. DeepGLEAM combines a mechanistic stochastic simulation model GLEAM with deep learning. It uses deep learning to learn the correction terms from GLEAM, which leads to improved performance. We further integrate various uncertainty quantification methods to generate confidence intervals. We demonstrate DeepGLEAM on real-world COVID-19 mortality forecasting tasks.
Abstract（参考訳）: 我々は、COVID-19予測のハイブリッドモデルであるDeepGLEAMを紹介する。 DeepGLEAMは、機械的確率シミュレーションモデルGLEAMとディープラーニングを組み合わせる。ディープラーニングを使用して、GLEAMから修正項を学習することで、パフォーマンスが向上する。さらに,様々な不確実性定量化手法を統合し,信頼区間を生成する。私たちは、DeepGLEAMを現実世界のCOVID-19死亡予測タスクで実証します。

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