深度学习用于病毒传播预测:简要综述
机器学习
2021-03-04 v1
摘要
冠状病毒大流行的出现激发了人们对能够预测病毒传播的预测模型的兴趣,特别是用于促进和支持决策过程。本文概述了旨在预测疾病在时空上传播的主要深度学习方法。目的是展示该研究领域的新兴趋势,并就解决此问题的可能策略提供总体视角。在此过程中,我们主要关注两大类:经典深度学习方法与混合模型。最后,我们讨论不同模型的主要优缺点,并强调改进这些方法最有前景的发展方向。
引用
@article{arxiv.2103.02346,
title = {Deep Learning for Virus-Spreading Forecasting: a Brief Survey},
author = {Federico Baldo and Lorenzo Dall'Olio and Mattia Ceccarelli and Riccardo Scheda and Michele Lombardi and Andrea Borghesi and Stefano Diciotti and Michela Milano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.02346},
year = {2021}
}