AA-TransUNet:ナウキャスティングタスクのための注意強化トランスネット【JST・京大機械翻訳】

Yang Yimin; Mehrkanoon Siamak

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204280603294 整理番号：22P0287608

AA-TransUNet:ナウキャスティングタスクのための注意強化トランスネット【JST・京大機械翻訳】

AA-TransUNet: Attention Augmented TransUNet For Nowcasting Tasks

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発行年： 2022年02月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

データ駆動モデリングベース手法は,最近,気象要素予測を含む多くの挑戦的な気象応用において多くの注目を集めている。本論文は,現在,降水流延作業のためのTransUNetに基づく新しいデータ駆動予測モデルを紹介する。変換器とU-Netモデルを組み合わせたTransUNetモデルは,以前に医療セグメンテーションタスクに応用されている。ここでは,TransUNetをコアモデルとして用い,さらに畳込みブロック注意モジュール(CBAM)と深さ分離可能畳込み(DSC)を備えた。提案する注意Augmented TransUNet(AA-TransUNet)モデルを,オランダの降水マップデータセットとフランスのクラウドカバーデータセットの2つの異なるデータセットで評価した。得られた結果は,提案モデルが両試験データセットで他の試験モデルより優れていることを示した。さらに,提案したAA-TransUNetの不確実性解析を提供し,その予測に関する付加的洞察を与えた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , ディジタル計算機方式一般 , 移動通信 , 計算機システム開発

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