| アイテムタイプ |
Article |
| ID |
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| プレビュー |
| 画像 |
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| キャプション |
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| 本文 |
KO11003001-20230304-0026.pdf
| Type |
:application/pdf |
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| Size |
:312.7 KB
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| Last updated |
:Feb 20, 2024 |
| Downloads |
: 35 |
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| 本文公開日 |
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| タイトル |
| タイトル |
Flare Transformer Regressor : masked autoencodersとInformer decodersに基づく太陽フレア予測
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| カナ |
Flare Transformer Regressor : mask autoencoders ト Informer decoders ニ モトズク タイヨウ フレア ヨソク
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| ローマ字 |
Flare Transformer Regressor : mask autoencoders to Informer decoders ni motozuku taiyō furea yosoku
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| 別タイトル |
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| 著者 |
| 名前 |
九曜, 克之
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| カナ |
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| ローマ字 |
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| 所属 |
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
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| 外部リンク |
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| 版 |
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| 出版地 |
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| 出版者 |
| 名前 |
慶應義塾大学AI・高度プログラミングコンソーシアム
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| カナ |
ケイオウ ギジュク ダイガク AI・コウド プログラミング コンソーシアム
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| ローマ字 |
Keiō gijuku daigaku AI kōdo puroguramingu konsōshiamu
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| 日付 |
| 出版年(from:yyyy) |
2023
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| 出版年(to:yyyy) |
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| 作成日(yyyy-mm-dd) |
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| 更新日(yyyy-mm-dd) |
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| 記録日(yyyy-mm-dd) |
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| 形態 |
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| 上位タイトル |
| 名前 |
AICカンファレンス予稿集
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| 翻訳 |
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| 巻 |
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| 号 |
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| 年 |
2023
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| 月 |
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| 開始ページ |
26
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| 終了ページ |
27
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| ISSN |
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| ISBN |
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| DOI |
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| URI |
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| JaLCDOI |
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| NII論文ID |
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| 医中誌ID |
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| その他ID |
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| 博士論文情報 |
| 学位授与番号 |
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| 学位授与年月日 |
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| 学位名 |
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| 学位授与機関 |
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| 抄録 |
太陽フレアの予測は、社会インフラへの被害を軽減するために不可欠であるが正確に予測することは非常に困難である．既存手法は，分類問題として取り組み，専門家予測を超える性能を達成した．そのため，今後は専門家にとって難しい，太陽フレアの X線強度に対する回帰予測が重要になる．そこで本論文では，Flare Transformer Regressorを提案する。提案手法では，Masked Autoencoderで事前学習したVision Transformerを導入し，Informerを参考にした回帰用デコーダを構築する．平均予測軌道誤差を尺度とした比較実験を行い，提案手法はベースライン手法を上回るという結果を得た．
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| 目次 |
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| キーワード |
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| NDC |
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| 注記 |
会議名 : AICカンファレンス2023
開催地 : 慶應義塾大学日吉キャンパス
日時 : 2023年3月4日
第2章ポスター発表要旨
ポスター要旨-3
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| 言語 |
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| 資源タイプ |
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| ジャンル |
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| 著者版フラグ |
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| 関連DOI |
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| アクセス条件 |
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| 最終更新日 |
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| 関連アイテム |
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