专栏名称: 机器学习研究会

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线上 | 香港科技大学在读博士施行健：深度学习在短临降雨预报方面的应用

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-12-19 23:51

正文

北京时间12月21日（周四）下午1点，在将门技术社群，我们很开心邀请到博士 香港科技大学四年级在读博士生施行健， 他将基于在NIPS 2017上被选为Spotlight的论文“Deep Learning for Precipitation Nowcasting: A Benchmark and A NewModel”，带来 “深度学习用于短临降雨预报：一个基准和一个新模型” 的主题分享。

活动信息

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主题： 深度学习用于短临降雨预报--一个基准和一个新模型

时间：12月21日（周四）13 :00

地点：将门创投斗鱼直播间

分享提纲

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本次报告基于NIPS 2017论文 “DeepLearning for Precipitation Nowcasting: A Benchmark and A New Model” 。该论文被会议选为Spotlight，以下是论文简介：

短临降雨预报是指对一个区域未来短时间内的降雨进行预测。这个问题有许多应用场景，和居民生活息息相关。例如，及时的降雨预报可以帮助预测道路积水，为航班提供天气指引，给出短期强降水预警。由于大气内部复杂的动态过程和短临降雨要求的实时、大规模和高精度的预报，此问题给气象领域和机器学习领域提出了新的挑战。近期，研究发现卷积长短期记忆网(ConvLSTM)在这个问题上优于经典的光流矢量法，说明了深度学习在解决这个问题上有很大的潜力。然而，ConvLSTM 内的卷积递归结构是时空恒定的，并不能很好地刻画运动过程中产生的非恒定时空结构。同时，“深度学习用于短临降雨预报”还是一个正在发展的研究领域，我们尚且不清楚如何才能衡量不同模型的效果。

为了解决这两个问题，我们提出了一个新基准：HKO-7和一个新模型：轨迹GRU (TrajGRU)。 具体而言，跟ConvLSTM不同，TrajGRU会主动学习时空的递归连接结构，将时空信息通过一些学习得到的轨迹来进行综合。同时，我们的HKO-7包含了新的衡量指标和一个更贴近实际应用的评测体系。

具体分为以下内容：