WEKO3
アイテム
Transformerを用いたCOVID-19の感染者数の推移予測におけるノイズ付加の効果分析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230113
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230113f2b5e289-19df-4552-beb9-47dc9e1a92b4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-6U-01.pdf (571.3 kB)
|
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
|
| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Transformerを用いたCOVID-19の感染者数の推移予測におけるノイズ付加の効果分析 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者名 |
山下, 穂乃花
× 山下, 穂乃花
× 藤田, 悟
|
|||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年のCOVID-19の流行により、現在もCOVID-19の感染拡大が止まらない。感染者予測により医療対策などをしやすくするため、COVID-19の感染者数にノイズ付加したものをTransformerで学習し、感染者数を予測することを目的とする。COVID-19の感染は約3年前から始まっており、データ数が限られているため大規模データからの予測が難しい。そこで、ノイズを付加してデータ増強を行う。そして、ノイズ付加をするときとしないときの翌日の感染者数の推移予測を行うことで、ノイズ付加による予測性能への影響を分析する。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 645-646, 発行日 2023-02-16 |
|||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
