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J-GLOBAL ID：201802210538127904   整理番号：18A0462659

物理法則に基づくニューラルネットワーク構築の検討-対流圏上層の風予測を例に-

Theory-guided Learning of Neural Network-Prediction for Wind in the upper troposphere-

著者 (4件)： 田中潤也 (大阪大) ,  冨田智彦 (熊本大 大学院先端科学研究部) ,  沼尾正行 (大阪大 産科研) ,  福井健一 (大阪大 産科研)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： MPS-117  ページ： Vol.2018-MPS-117,No.2,1-5 (WEB ONLY)  発行年： 2018年02月22日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,観測データからパターンを取得し,未知のデータに対して予...

シソーラス用語： 物理学 ,...
準シソーラス用語： 構築

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分類 (2件)： 天気予報  (DC05020O) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (11件)：

• Lazer, David and Kennedy, Ryan and King, Gary and Vespignani, Alessandro: The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis, pp.1203-1205, Science (2014).
• Marco Tlio Ribeiro, Sameer Singh and Carlos Guestrin: ”Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier, pp.1135-1144, KDD (2016).
• Anuj Karpatne, Imme Ebert Uphoff, Sai Ravela, Hassan Ali Babaie and Vipin Kumar: Machine Learning for the Geosciences: Challenges and Opportunities, arXiv (2017).
• Grgoire Montavon, Wojciech Samek and Klaus Robert Mller: Methods for Interpreting and Understanding Deep Neural Networks, arXiv (2017).
• A. Karpatne, G. Atluri, J. H. Faghmous, M. Steinbach, A. Banerjee, A. Ganguly, S. Shekhar, N. Samatova and V. Kumar:TheoryGuided Data Science: A New Paradigm for Scientific Discovery from Data, pp.2318-2331, IEEE TKDE (2017).

タイトルに関連する用語 (8件)： 物理 ,  法則 ,  ニューラルネットワーク ,  構築 ,  対流圏 ,  上層 ,  風 ,  予測