論文の概要: Applying the maximum entropy principle to neural networks enhances multi-species distribution models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19217v2
• Date: Wed, 15 Jan 2025 11:21:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 19:30:37.342992
• Title: Applying the maximum entropy principle to neural networks enhances multi-species distribution models
• Title（参考訳）: 最大エントロピー原理をニューラルネットワークに適用すると、多種分布モデルが強化される
• Authors: Maxime Ryckewaert, Diego Marcos, Christophe Botella, Maximilien Servajean, Pierre Bonnet, Alexis Joly,
• Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークを利用して種間の共有機能を自動的に学習するDeepMaxentを提案する。 我々は、その空間的サンプリングバイアスで知られるベンチマークデータセットでDeepMaxentを評価する。 以上の結果から,DeepMaxentはすべての地域やグループでMaxentよりも優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6578808468308335
• License:
• Abstract: The rapid expansion of citizen science initiatives has led to a significant growth of biodiversity databases, and particularly presence-only (PO) observations. PO data are invaluable for understanding species distributions and their dynamics, but their use in a Species Distribution Model (SDM) is curtailed by sampling biases and the lack of information on absences. Poisson point processes are widely used for SDMs, with Maxent being one of the most popular methods. Maxent maximises the entropy of a probability distribution across sites as a function of predefined transformations of variables, called features. In contrast, neural networks and deep learning have emerged as a promising technique for automatic feature extraction from complex input variables. Arbitrarily complex transformations of input variables can be learned from the data efficiently through backpropagation and stochastic gradient descent (SGD). In this paper, we propose DeepMaxent, which harnesses neural networks to automatically learn shared features among species, using the maximum entropy principle. To do so, it employs a normalised Poisson loss where for each species, presence probabilities across sites are modelled by a neural network. We evaluate DeepMaxent on a benchmark dataset known for its spatial sampling biases, using PO data for calibration and presence-absence (PA) data for validation across six regions with different biological groups and covariates. Our results indicate that DeepMaxent performs better than Maxent and other leading SDMs across all regions and taxonomic groups. The method performs particularly well in regions of uneven sampling, demonstrating substantial potential to increase SDM performances. In particular, our approach yields more accurate predictions than traditional single-species models, which opens up new possibilities for methodological enhancement.
• Abstract（参考訳）: 市民科学のイニシアチブの急速な拡大は、生物多様性データベース、特に存在のみ(PO)観測の著しい成長につながった。 POデータは種分布とその動態を理解するのに有用であるが、種分布モデル(SDM)におけるそれらの使用は、サンプリングバイアスと不在に関する情報の欠如によって制限される。 ポアソン点過程はSDMに広く使われており、Maxentは最も一般的な方法の1つである。 Maxentは、特徴と呼ばれる変数の事前定義された変換の関数として、サイト間の確率分布のエントロピーを最大化する。 対照的に、ニューラルネットワークとディープラーニングは、複雑な入力変数から自動特徴抽出のための有望な手法として現れている。 入力変数の任意に複雑な変換は、バックプロパゲーションと確率勾配降下(SGD)を通して、データから効率的に学習することができる。 本稿では,ニューラルネットワークを利用して,最大エントロピー原理を用いて,種間の共有特徴を自動的に学習するDeepMaxentを提案する。 そのため、通常のポアソン損失を使用しており、各種について、各部位にまたがる存在確率はニューラルネットワークによってモデル化される。 我々は,その空間的サンプリングバイアスで知られるベンチマークデータセット上で,生物群と共変量の異なる6つの領域にわたる検証のために,校正および存在-存在(PA)データのPOデータを用いてDeepMaxentを評価する。 以上の結果から,DeepMaxentはすべての地域および分類群において,Maxentや他の主要なSDMよりも優れた性能を示した。 本手法は, 不均一サンプリング領域において特に良好に機能し, SDMの性能向上に有意な可能性を示唆している。 特に,本手法は従来の単一種モデルよりも精度の高い予測を行い,方法論的拡張の新たな可能性を開く。

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