この論文では、4 時間のリードタイムで 30 分ごとにほぼ世界的な降水量をナウキャストするためのディープラーニングアーキテクチャを紹介します。このアーキテクチャは、U-Net と畳み込み長短期記

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/21 11:56

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739623306281919109/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.10843v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.10843v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.10843v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">GPM 向け統合複数衛星取得の全球降水量ナウキャスト: U-Net 畳み込み LSTM アーキテクチャ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/LSTM">LSTM</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/U-Net">U-Net</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> この論文では、4 時間のリードタイムで 30 分ごとにほぼ世界的な降水量をナウキャストするためのディープ ラーニング アーキテクチャを紹介します。このアーキテクチャは、U-Net と畳み込み長短期記</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230721#bookmark-4739623306281919109"><span class="datetime-body">2023/07/21 11:56</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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