B10-3 建物分布の変化を考慮したGPT-2を用いた人流予測のための一検討
研究概要
https://gyazo.com/0766559beb87be6216143738491784b1
関連研究
線形ベースのモデル
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https://gyazo.com/2ec73d3cb98da78f03d15d470eeca136
言語モデルで移動も生成できる！！！？？？？？yuiseki.icon
研究目的
https://gyazo.com/85aa4fe67429715bf80bb5a0f66a29f5
仮説
https://gyazo.com/5812f113b0ae0579138f782f78b356e5
新規性
https://gyazo.com/7b2e12793b6d5aced11d72644bc94e66
提案モデル
https://gyazo.com/390e679412ded8e3284899ebdad11453
データセット
https://gyazo.com/a5e721ae7afd6b5d6072f0f5c17d9cf8
IoT統計データ提供サービス「KDDI Location Data」- 位置情報ビッグデータを活用した価値創出│KDDI Location Data
研究目的であれば利用可能
実験
https://gyazo.com/4fc75b6769010643464b1abb44a0de72
結果
https://gyazo.com/3dfde34f8c4e4f09190e6c261a5ff9c4
https://gyazo.com/f3ef91181ec2df0fbfa917b6a4db12df
https://gyazo.com/1961e8082c27b095ff85142cd9058df5
https://gyazo.com/c32a76fa18f97e4e7103f3e7edaa756f
考察
https://gyazo.com/1f4c53bf3991eadbb31cc848d65ece11
質疑応答
なんでGPT-2でテキストではない離散データの系列予測ができるの？yuiseki.icon
よくわからん、データが大量にあるから
GPT-2ではなく専用のモデルを作ればより高い精度が出せるか？yuiseki.icon
出せるはず
GPT-2は空間情報に特化していないため
GPT-2のファインチューニングについて知りたい
ファインチューニングはしていない
GPT-2を、位置に特化したコーパスで学習した