論文の概要: Statistical Deep Learning for Spatial and Spatio-Temporal Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02218v1
- Date: Sun, 5 Jun 2022 16:49:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 15:24:07.664428
- Title: Statistical Deep Learning for Spatial and Spatio-Temporal Data
- Title（参考訳）: 空間・時空間データの統計的深層学習
- Authors: Christopher K. Wikle and Andrew Zammit-Mangion
- Abstract要約: 本稿では,空間的・時間的データをモデル化するための統計的・機械学習的な視点について概観する。
次に、最近、潜在プロセス、データ、パラメータ仕様のために開発された様々なハイブリッドモデルに焦点を当てます。
これらのハイブリッドモデルは、モデリングパラダイムの強みを活用するために、モデリングアイデアとディープニューラルネットワークモデルを統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural network models have become ubiquitous in recent years, and have
been applied to nearly all areas of science, engineering, and industry. These
models are particularly useful for data that have strong dependencies in space
(e.g., images) and time (e.g., sequences). Indeed, deep models have also been
extensively used by the statistical community to model spatial and
spatio-temporal data through, for example, the use of multi-level Bayesian
hierarchical models and deep Gaussian processes. In this review, we first
present an overview of traditional statistical and machine learning
perspectives for modeling spatial and spatio-temporal data, and then focus on a
variety of hybrid models that have recently been developed for latent process,
data, and parameter specifications. These hybrid models integrate statistical
modeling ideas with deep neural network models in order to take advantage of
the strengths of each modeling paradigm. We conclude by giving an overview of
computational technologies that have proven useful for these hybrid models, and
with a brief discussion on future research directions.
- Abstract（参考訳）: 近年,深層ニューラルネットワークモデルが普及し,科学,工学,産業のほぼすべての分野に適用されている。
これらのモデルは特に、空間(例えば、画像)と時間(例えば、シーケンス)に強い依存を持つデータに有用である。
実際、深層モデルは、例えば多レベルベイズ階層モデルや深いガウス過程を用いて、空間的および時空間的データをモデル化するために、統計コミュニティによって広く使用されている。
本稿では,まず,空間的および時空間的データをモデル化するための従来の統計・機械学習の観点の概要を述べるとともに,最近潜在プロセス,データ,パラメータ仕様のために開発された様々なハイブリッドモデルに注目した。
これらのハイブリッドモデルは、各モデリングパラダイムの強みを活用するために、統計モデリングのアイデアとディープニューラルネットワークモデルを統合する。
本稿では,これらのハイブリッドモデルに有用であることが証明された計算技術の概観と,今後の研究方向性について簡単な議論を行った。
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