論文の概要: Deep Transformer Model with Pre-Layer Normalization for COVID-19 Growth
Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06356v1
- Date: Sun, 10 Jul 2022 03:48:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-15 08:01:29.814606
- Title: Deep Transformer Model with Pre-Layer Normalization for COVID-19 Growth
Prediction
- Title（参考訳）: 新型ウイルスの増殖予測のためのプレ層正規化による深部変圧器モデル
- Authors: Rizki Ramadhan Fitra, Novanto Yudistira, Wayan Firdaus Mahmudy
- Abstract要約: 新型コロナウイルスはSARS-CoV-2ウイルスによって引き起こされる感染症である。
COVID-19患者の増加は、Deep Neural Network(DNN)など、いくつかのアプローチで予測できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.191505742658975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Coronavirus disease or COVID-19 is an infectious disease caused by the
SARS-CoV-2 virus. The first confirmed case caused by this virus was found at
the end of December 2019 in Wuhan City, China. This case then spread throughout
the world, including Indonesia. Therefore, the COVID-19 case was designated as
a global pandemic by WHO. The growth of COVID-19 cases, especially in
Indonesia, can be predicted using several approaches, such as the Deep Neural
Network (DNN). One of the DNN models that can be used is Deep Transformer which
can predict time series. The model is trained with several test scenarios to
get the best model. The evaluation is finding the best hyperparameters. Then,
further evaluation was carried out using the best hyperparameters setting of
the number of prediction days, the optimizer, the number of features, and
comparison with the former models of the Long Short-Term Memory (LSTM) and
Recurrent Neural Network (RNN). All evaluations used metric of the Mean
Absolute Percentage Error (MAPE). Based on the results of the evaluations, Deep
Transformer produces the best results when using the Pre-Layer Normalization
and predicting one day ahead with a MAPE value of 18.83. Furthermore, the model
trained with the Adamax optimizer obtains the best performance among other
tested optimizers. The performance of the Deep Transformer also exceeds other
test models, which are LSTM and RNN.
- Abstract（参考訳）: コロナウイルス(Coronavirus)は、SARS-CoV-2ウイルスによって引き起こされる感染症である。
2019年12月末に中国武漢市で初めて確認された。
この事件は、インドネシアを含む世界中に広がった。
そのため、WHOは新型コロナウイルスを世界的なパンデミックに指定した。
特にインドネシアでは、Deep Neural Network(DNN)など、いくつかのアプローチで新型コロナウイルスの感染拡大を予測することができる。
使用可能なDNNモデルの1つは、時系列を予測できるDeep Transformerである。
モデルは、最良のモデルを得るために、いくつかのテストシナリオで訓練されます。
評価は最高のハイパーパラメータを見つけることです。
次に,予測日数,オプティマイザ数,特徴数,およびLong Short-Term Memory (LSTM) とRecurrent Neural Network (RNN) の旧モデルとの比較を行った。
全ての評価は平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)の測定値を使用した。
評価結果に基づき、Deep Transformerは、プレ層正規化を用いて1日先を18.83のMAPE値で予測する際の最良の結果を生成する。
さらに、Adamaxオプティマイザでトレーニングされたモデルは、他のテストされたオプティマイザの中で最高のパフォーマンスを得る。
Deep Transformerの性能はLSTMやRNNといった他のテストモデルを上回る。
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