כתבה
arXiv cs.LG ·
רשת נוירונים Maxent: הרחבה כללית עם לינאריות שנלמדת, נושאת על סדרות זמן למודלים של פיזור Desert Locust
Neural-Network Maxent: a general extension with learned nonlinearity, applied to time-series for Desert Locust distribution modelling
רשת נוירונים Maxent הורחבה כדי לשפר את מודלי פיזור מינים לחגבי המדבר. השיטה נותנת תוצאות טובות יותר בהשוואה ל-Maxent הרגיל. המודל נבנה על ידי רשת נוירונים שמגלה תכונות נלינאריות. המודל נבדק על סדרות זמן של 50 ימים. התוצאות היו טובות יותר מאשר Maxent הרגיל.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.03603v1 Announce Type: new Abstract: Species Distribution Modelling (SDM) is essential for understanding how environmental conditions shape biodiversity, particularly for destructive pests such as the Desert Locust (Schistocerca gregaria), whose breeding dynamics are tightly coupled to rapidly evolving environmental conditions. Maxent has become the dominant method for presence-only data, but its reliance on a linear combination of hand chosen feature transforms limits its ability to capture the nonlinear, temporal relationships common in ecological monitoring, where covariates such as precipitation, soil moisture, and vegetation indices evolve meaningfully over time. Standard implementations flatten time-series covariates into independent features, discarding sequential structu
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית