Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning 4DVAR inversion directly from observations

論文の概要: Learning 4DVAR inversion directly from observations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09741v1
Date: Thu, 17 Nov 2022 18:05:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-18 17:06:16.707014
Title: Learning 4DVAR inversion directly from observations
Title（参考訳）: 観測から直接4DVARインバージョンを学習する
Authors: Arthur Filoche and Julien Brajard and Anastase Charantonis and Dominique B\'er\'eziat
Abstract要約: 部分的および雑音的な観測から同化タスクを直接学習するハイブリッドアーキテクチャを設計する。提案手法は,興味深い正規化特性を持つ所望の逆変換を学習できることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Variational data assimilation and deep learning share many algorithmic aspects in common. While the former focuses on system state estimation, the latter provides great inductive biases to learn complex relationships. We here design a hybrid architecture learning the assimilation task directly from partial and noisy observations, using the mechanistic constraint of the 4DVAR algorithm. Finally, we show in an experiment that the proposed method was able to learn the desired inversion with interesting regularizing properties and that it also has computational interests.
Abstract（参考訳）: 変分データ同化とディープラーニングは多くのアルゴリズム的側面を共有している。前者はシステム状態の推定に焦点を当てているが、後者は複雑な関係を学ぶための大きな帰納的バイアスを提供する。本稿では,4dvarアルゴリズムの機械論的制約を用いて,部分的および雑音的観測からアシミレーションタスクを直接学習するハイブリッドアーキテクチャを設計する。最後に,提案手法が興味ある正規化特性を用いて所望の反転を学習でき,計算的興味も持てることを示す実験を行った。

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