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Mais de Komei Sugiura (19)
20150531Deep Recurrent Neural Networkによる環境モニタリングデータの予測
- 5. PM2.5予測およびPre-trainingの関連研究
本研究の独自性
• Deep Recurrent Neural Network (DRNN) による環境モニタリングデータ
の予測
• 時系列に特化した変換を用いたpre-training
分類 例
PM2.5の健康影響 アメリカ50都市データで心肺疾患・死亡率に有意な
関連[Pope 95]
PM2.5予測 • 気象モデルベース予測[Wakamatsu 13]
• 国立環境研VENUS、気象協会、独立系アプリ等
Curriculum learning 学習データの提示順の変更による性能向上[Bengio
09]
Auto encoder (AE) Regularized AE[Ranzato 07], Denoising AE[Vincent 08],
Contractive AE[Rifai 11]
- 6. 提案手法:Deep Recurrent Neural Network (DRNN)に
Dynamic pre-training(DPT)を導入する
特徴量
(PM2.5, 近隣都市
PM2.5, 風速, 風向,
気温, 日射量, 湿度,
降雨量)
@t, t-1, t-2, …
Pre-
Training
(DPT)
DRNN
Fine-
Tuning
学習フェーズ
センサ
学習済
DPT-
DRNN
特徴量
(PM2.5, 近隣都市
PM2.5, 風速, 風向,
気温, 日射量, 湿度,
降雨量)
@t, t-1, t-2, …
出力:
PM2.5予測
@t+1,t+2,…
学習済
DPT-
DRNN
予測フェーズ