Open munema opened 4 years ago
https://arxiv.org/abs/2004.01481v2
Topological neural networkを用いたCOVID-19の伝染の世界的な傾向の可視化
時系列データを2次元にマッピング
様々な国の何らかの戦略を行ったことによる状況の変化を知ることができる. これにより多くの国の戦略を比較することができる.
B. Xu, B. Gutierrez, S. Mekaru, et al., “Epidemi- ological data from the covid-19 outbreak, real-time case information,” Scientific Data, vol. 7, no. 106, 2020.
Generating Similarity Map for COVID-19 Transmission Dynamics with Topological Autoencoder
https://arxiv.org/abs/2004.01481v2
一言で
Topological neural networkを用いたCOVID-19の伝染の世界的な傾向の可視化
解釈性の種類
どのような解釈性を与えたか
時系列データを2次元にマッピング
提案された解釈性を与えることによる嬉しさ
様々な国の何らかの戦略を行ったことによる状況の変化を知ることができる. これにより多くの国の戦略を比較することができる.
貢献
使用したデータセット
B. Xu, B. Gutierrez, S. Mekaru, et al., “Epidemi- ological data from the covid-19 outbreak, real-time case information,” Scientific Data, vol. 7, no. 106, 2020.