paint-brush
해수면 온도 예측을 위한 심층 신경망: 참고자료~에 의해@oceanography
102 판독값

해수면 온도 예측을 위한 심층 신경망: 참고자료

너무 오래; 읽다

본 논문에서 연구자들은 역사적 관측에서 얻은 물리적 지식을 수치 모델로 전환하여 SST 예측을 향상시킵니다.
featured image - 해수면 온도 예측을 위한 심층 신경망: 참고자료
Oceanography: Everything You Need to Study the Ocean HackerNoon profile picture
0-item

저자:

(1) 멍 위신;

(2) 펑 가오;

(3) 에릭 리갈;

(4) 란동;

(5) 준유동;

(6) 키안 두.

링크 표

참고자료

[1] AF Shchepetkin 및 JC McWilliams, “지역 해양 모델링 시스템(ROMS): 분할 명시적, 자유 표면, 지형에 따른 좌표 해양 모델,” Ocean Modeling, vol. 9, 아니. 4, pp. 347–404, 2005.


[2] R. Jacob, C. Schafer, I. Foster 등. "빠른 해양 대기 모델의 전산 설계 및 성능", 전산 과학 국제 회의 논문집. 2001, pp. 175–184.


[3] C. Chen, RC Beardsley, G. Cowles 등. "구조화되지 않은 그리드, 유한부피 해안 해양 모델: FVCOM 시스템," Oceanography, vol. 19, 아니. 1, 78~89페이지, 2015년.


[4] EP Chassenet, HE Hurlburt, OM Smedstad, 외. “HYCOM(하이브리드 좌표 해양 모델) 데이터 동화 시스템,” Journal of Marine Systems, vol. 65, 아니. 1, pp. 60-83, 2007.


[5] Y. 르쿤, Y. 벤지오, G. 힌튼. “딥 러닝”, Nature, vol. 521, pp. 436–444, 2015.


[6] PC Bermant, MM Bronstein, RJ Wood, 외. "향유고래 생체음향학의 탐지 및 분류를 위한 심층 기계 학습 기술," Scientific Reports, vol. 9, 아니. 1, 2019년 1~10페이지.


[7] V. Allken V, NO Handegard, S. Rosen, 외. "합성 데이터로 훈련된 컨볼루션 신경망을 사용한 어종 식별", ICES Journal of Marine Science, vol. 76, 아니. 1, pp. 342–349, 2019.


[8] E. Lima, X. Sun, J. Dong 등. "컨벌루션 신경망 지식을 학습하고 해양 인식으로 전환", IEEE 지구과학 및 원격 감지 편지, vol. 14, 아니. 3, pp. 354–358, 2017.


[9] L. Xu, X. Wang, X. Wang, "심층 생성 네트워크를 기반으로 한 난파선 탐지 및 소량의 소나 이미지를 사용한 전이 학습", IEEE 데이터 기반 제어 및 학습 시스템 컨퍼런스(DDCLS), 2019, pp. 638-643.


[10] Y. Ren, X. Li, W. Zhang, "녹는 계절 동안 범북극의 주간 해빙 농도 예측을 위한 데이터 기반 딥 러닝 모델", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 60, 2022년 1~19페이지.


[11] M. Reichstein, G. Camps-Valls, B. Stevens 등. “데이터 기반 지구 시스템 과학을 위한 딥 러닝 및 프로세스 이해,” Nature, vol. 566, 아니. 7743, pp. 195–204, 2019.


[12] ND Brenowitz, CS Bretherton. "신경망 통합 물리학 매개변수화의 예측 검증", 지구물리학 연구 서신, vol. 45, 아니. 12, pp. 6289–6298, 2018.


[13] O. Pannekoucke 및 R. Fablet. "PDE-NetGen 1.0: 물리적 프로세스의 기호 편미분 방정식(PDE) 표현에서 훈련 가능한 신경망 표현까지," 지구과학적 모델 개발, vol. 13, 아니. 7, pp. 3373–3382, 2020.


[14] K. Patil, MC Deo, M. Ravichandran. “수치적 기법과 신경적 기법을 결합한 해수면 온도 예측,” Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, vol. 33, 아니. 8, 1715~1726페이지, 2016년.


[15] 함YG, 김종현, 루오JJ. “다년간의 ENSO 예측을 위한 딥러닝”, Nature, vol. 573, 아니. 7775, pp. 568–572, 2019.


[16] I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza 등. "생성적 적대 네트워크", 신경 정보 처리 시스템(NeurIPS)의 발전 과정, 2014년.


[17] L. Yang, D. Zhang, GE Karniadakis. "확률적 미분 방정식을 위한 물리학 기반 생성적 적대 네트워크," SIAM Journal on Scientific Computing, vol. 42, 아니. 1, 페이지 A292–A317, 2020.


[18] B. Lutjens, B. Leshchinskiy, C. Requena-Mesa 등. "해안 홍수 시각화를 위한 물리학 기반 ¨ GAN", arXiv 사전 인쇄 arXiv:2010.08103, 2020.


[19] Q. Zheng, L. Zeng, GE Karniadakis, "물리 기반 의미 론적 재인페인팅: 지리통계 모델링에 적용", Journal of Computational Physics, vol. 419, 2020년 1~10페이지.


[20] X. Shi, Z. Chen, H. Wang 등. "콘볼루셔널 LSTM 네트워크: 현재 강수량 예측을 위한 기계 학습 접근 방식", 신경 정보 처리 시스템(NeurIPS)의 발전 회보, 2015년.


[21] J. Gu, Z. Wang, J. Kuen 등. "컨볼루션 신경망의 최근 발전", 패턴 인식, pp. 354-377, 2018.


[22] H. Ge, Z. Yan, W. Yu 등. “비디오 동작 인식을 위한 어텐션 메커니즘 기반 컨벌루션 LSTM 네트워크,” 멀티미디어 도구 및 애플리케이션', vol. 78, 아니. 14, 페이지 20533–20556, 2019.


[23] W. Che, S. Peng, "인간 동작 인식을 위한 컨볼루셔널 LSTM 네트워크 및 RGB-D 비디오", ITOEC(IEEE 정보 기술 및 메카트로닉스 공학 회의 논문집), 2018, 페이지 951-955.


[24] ID Lins, M. Araujo 등. "서포트 벡터 머신을 통한 열대 대서양 해수면 온도 예측," 전산 통계 및 데이터 분석, vol. 61, pp. 187–198, 2013.


[25] Patil K, Deo MC. “인공 신경망을 이용한 해수면 온도의 유역 규모 예측,” Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, vol. 35, 아니. 7, pp. 1441–1455, 2018.


[26] Q. Zhang, H. Wang, J. Dong 등. “장단기 기억을 이용한 해수면 온도 예측”, IEEE 지구과학과 원격탐사서한, vol. 14, 아니. 10, pp. 1745–1749, 2017.


[27] Y. Yang, J. Dong, X. Sun X, et al. “해수면 온도 예측을 위한 CFCC-LSTM 모델,” IEEE 지구과학 및 원격 감지 서한, vol. 15, 아니. 2, pp. 207–211, 2017.


[28] K. Patil, MC Deo, “효율적인 신경망을 이용한 일일 해수면 온도 예측,” Ocean Dynamics, vol. 67, 아니. 3, pp. 357–368, 2017.


[29] S. Ouala, C. Herzet, R. Fablet, "패치 수준 신경망 표현을 사용한 해수면 온도 예측 및 재구성," IEEE 국제 지구과학 및 원격 탐사 심포지엄 회보, 2018, pp. 5628-5631.


[30] C. Shorten, TM Khoshgoftaar, “딥 러닝을 위한 이미지 데이터 증강에 대한 조사”, Journal of Big Data, vol. 6, 아니. 1, 2017년 1~48페이지.


[31] H. Bagherinezhad, M. Horton, M. Rastegari 등. "라벨 정제소: 라벨 진행을 통한 Imagenet 분류 개선," arXiv 사전 인쇄 arXiv:1805.02641, 2018.


[32] K. Chatfield, K. Simonyan, A. Vedaldi 등. "세부 사항에 악마가 돌아옴: 컨볼루셔널 네트워크에 대한 심층 분석," 영국 머신 비전 컨퍼런스(BMVC) 회보, 2014년.


[33] A. Jurio, M. Pagola, M. Galar 등. "클러스터링 기반 이미지 분할의 다양한 색상 공간에 대한 비교 연구", 지식 기반 시스템의 정보 처리 및 불확실성 관리에 관한 국제 회의 진행, 2010, pp. 532–541.


[34] Q. You, J. Luo, H. Jin, et al. "점진적으로 훈련되고 도메인 전송된 심층 네트워크를 사용한 강력한 이미지 감정 분석," 인공 지능에 관한 AAAI 컨퍼런스 회보, 2015년, pp. 381-388.


[35] Z. Zhong, L. Zheng, G. Kang 등. "무작위 삭제 데이터 확대", 인공 지능에 관한 AAAI 회의 진행, 2020, 페이지 13001-13008.


[36] T. DeVries, GW Taylor, "컷아웃을 사용하여 컨벌루션 신경망의 정규화 개선", arXiv 사전 인쇄 arXiv:1708.04552, 2017.


[37] A. Mikołajczyk, M. Grochowski, “이미지 분류 문제에서 딥 러닝 개선을 위한 데이터 증강,” 국제 학제간 박사 워크숍(IIPhDW) 진행, 2018, pp. 117–122.


[38] SM Moosavi-Dezfooli, A. Fawzi, P. Frossard, "Deepfool: 심층 신경망을 속이는 간단하고 정확한 방법", 컴퓨터 비전 및 패턴 인식에 관한 IEEE 회의 진행, 2016년, pp. 2574–2582 .


[39] J. Su, DV Vargas, K. Sakurai, "심층 신경망을 속이기 위한 1픽셀 공격", IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 23, 아니. 5, pp. 828–841, 2019.


[40] M. Zajac, K. Zołna, N. Rostamzadeh 등. "이미지 및 비디오 분류를 위한 적대적 프레이밍", 인공 지능에 관한 AAAI 회의 진행, 2019, 페이지 10077-10078.


[41] S. Li, Y. Chen, Y. Peng 등. "적대적 훈련을 통해 더욱 강력한 기능 학습", arXiv 사전 인쇄 arXiv:1804.07757, 2018.


[42] LA Gatys, AS Ecker, M. Bethge, “예술적 스타일의 신경 알고리즘,” Journal of Vision vol. 16, 아니. 2016년 12월 12일


[43] D. Ulyanov, A. Vedaldi, V. Lempitsky, "인스턴스 정규화: 빠른 스타일화를 위한 누락된 요소", arXiv 사전 인쇄 arXiv:1607.08022, 2016.


[44] P. Jackson, A. Abarghouei, S. Bonner 등. "스타일 증대: 스타일 무작위화를 통한 데이터 증대", 컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR) 워크숍에 관한 IEEE 국제 컨퍼런스 진행, 2019년, pp. 83-92.


[45] J. Tobin, R. Fong, A. Ray 등. "심층 신경망을 시뮬레이션에서 실제 세계로 이전하기 위한 도메인 무작위화", IEEE IROS(지능형 로봇 및 시스템에 관한 국제 컨퍼런스) 회보, 2017년, pp. 23-30.


[46] C. Summers 및 M. Dinneen, "향상된 혼합 예제 데이터 증대", 컴퓨터 비전 응용 프로그램(WACV)에 관한 IEEE Winter Conference 회보, 2019, pp. 1262-1270.


[47] D. Liang, F. Yang, T. Zhang 등. "Mixup 훈련 방법 이해", IEEE Access, vol. 6, 페이지 58774–58783, 2018.


[48] R. Takahashi, T. Matsubara, K. Uehara, "심층 CNN을 위한 무작위 이미지 자르기 및 패치를 사용한 증강", 비디오 기술을 위한 회로 및 시스템에 관한 IEEE 트랜잭션, vol. 30, 아니. 9, pp. 2917–2931, 2019.


[49] T. Konno 및 M. Iwazume, "금상 추가: 딥 러닝 후에 시도해 볼 수 있는 쉽고 빠른 학습 후 방법", arXiv 사전 인쇄 arXiv:1807.06540, 2018.


[50] T. DeVries 및 G. Taylor, "기능 공간의 데이터세트 확대", arXiv 사전 인쇄 arXiv:1702.05538, 2017.


[51] F. Moreno-Barea, F. Strazzera, J. Jerez 등. "데이터 증대를 위한 순방향 노이즈 조정 방식", 계산 지능에 관한 IEEE 심포지엄 시리즈(SSCI) 진행, 2018, 페이지 728-734.


[52] M. Frid-Adar, D. Idit, E. Klang 등. "간 병변 분류에서 CNN 성능 향상을 위한 GAN 기반 합성 의료 영상 증강," Neurocomputing, vol. 321, pp. 321-331, 2018.


[53] J. Zhu, Y. Shen, D. Zhao 등. "실제 이미지 편집을 위한 도메인 내 GAN 반전", 유럽 컴퓨터 비전 회의(ECCV) 회보, 2020, 페이지 592-608.


[54] Simonyan K, Zisserman A. "대규모 이미지 인식을 위한 매우 심층적인 컨벌루션 네트워크," ICLR(International Conference on Learning Representation) 회보, 2015, 페이지 1–14.


[55] GHRSST 데이터, https://www.ghrsst.org (접속일: 2022년 7월 3일)


[56] HYCOM 데이터, https://www.hycom.org (접속일: 2022년 7월 3일)


[57] Zhu JY, Krahenb ¨ uhl P, Shechtman E, et al. "자연 이미지 다양체에 대한 생성적 시각적 조작", 컴퓨터 비전에 관한 유럽 회의(ECCV) 회보, 2016년, pp. 597-613.


[58] A. Larsen, S. Sønderby, H. Larochelle 등. "학습된 유사성 측정법을 사용하여 픽셀 이상의 자동 인코딩", ICML(International Conference on Machine Learning) 회보, 2016년, 1558~1566페이지.


Yuxin Meng은 B.Eng 학위를 받았습니다. 2010년 중국 화이난에 위치한 안후이 과학 기술 대학에서 컴퓨터 과학 및 기술 학위를 취득했습니다. 현재 박사 과정을 밟고 있습니다. Junyu Dong 교수의 지도 하에 중국 칭다오에 위치한 중국 해양 대학교 비전 연구소에서 학위를 취득했습니다. 그녀의 연구 관심분야는 이미지 처리와 컴퓨터 비전입니다.


Feng Gao(IEEE 회원)는 2008년 중국 충칭대학교에서 소프트웨어공학 학사학위를 취득하고, 박사학위를 취득하였습니다. 2015년 중국 베이징 베이항대학교에서 컴퓨터 과학 및 기술 학위를 취득했습니다. 현재 중국 해양대학교 정보과학공학부 부교수로 재직하고 있습니다. 그의 연구 관심 분야는 원격 감지 이미지 분석, 패턴 인식 및 기계 학습입니다.


Eric Rigall은 2018년 프랑스 낭트대학교 공학대학원에서 공학학위를 취득하였습니다. 현재 박사과정 중에 있습니다. Junyu Dong 교수의 지도 하에 중국 칭다오에 있는 중국 해양 대학교 비전 연구소에서 학위를 취득했습니다. 그의 연구 관심 분야는 무선 주파수 식별(RFID) 기반 위치 확인, 신호 및 이미지 처리, 기계 학습, 컴퓨터 비전입니다.


Ran Dong은 2014년 중국 상하이 동화대학교에서 수학 및 통계학 학사 학위를 취득했습니다. 2020년 영국 스트래스클라이드대학교에서 수학과 통계학 학위를 취득했습니다. 현재 중국 해양대학교 수리과학부에서 강사로 재직하고 있습니다. 그녀의 연구 관심분야는 인공지능, 수학, 통계입니다.


동준유(IEEE 회원)가 B.Sc. 그리고 석사. 1993년과 1999년에 각각 중국 칭다오에 위치한 중국해양대학교 응용수학과에서 학위를 취득했습니다. 2003년 영국 에딘버러에 위치한 헤리엇-와트 대학교(Heriot-Watt University) 컴퓨터 과학과에서 이미지 처리 학위를 취득했습니다. 현재 중국 해양 대학교(Ocean University of China) 컴퓨터 과학 기술 대학의 교수이자 학장입니다. 그의 연구 관심 분야는 시각 정보 분석 및 이해, 기계 학습 및 수중 영상 처리입니다.


Qian Du (Fellow, IEEE) 박사 학위를 받았습니다. 2000년에 미국 메릴랜드주 볼티모어에 있는 메릴랜드대학교에서 전기공학 학위를 취득했습니다. 현재 그녀는 미국 미시시피주 스타크빌에 있는 미시시피 주립대학교 전기 및 컴퓨터 공학과의 Bobby Shackouls 교수로 재직하고 있습니다. 그녀의 연구 관심 분야는 초분광 원격 감지 이미지 분석 및 응용, 기계 학습입니다. Du 박사는 IEEE 지구과학 및 원격탐사학회(GRSS)로부터 2010년 최우수 리뷰어 상을 수상했습니다. 그녀는 2009년부터 2013년까지 IEEE GRSS의 데이터 융합 기술 위원회 공동 의장, 2010년부터 2014년까지 국제 패턴 인식 협회의 원격 감지 및 매핑 기술 위원회 의장, 제4회 IEEE 총회 의장을 역임했습니다. 초분광 이미지 및 신호 처리에 관한 GRSS 워크숍: 원격 탐사의 진화는 2012년 중국 상하이에서 개최되었습니다. 그녀는 PATTERN RECOGNITION 및 IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING의 부편집장이었습니다. 2016년부터 2020년까지 그녀는 IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATION AND REMOTE SENSING의 편집장을 역임했습니다. 그녀는 현재 IEEE 정기 간행물 검토 및 자문 위원회와 SPIE 출판 위원회의 회원입니다. 그녀는 SPIE(국제 광학 및 포토닉스 협회)의 회원입니다.


이 문서는 CC 4.0 라이선스에 따라 arxiv에서 볼 수 있습니다.