Deep hybrid model. Probabilistic gr

Deep hybrid model. Probabilistic graphi-
cal model for weather prediction where weather sta-
tions denoted by S, induce a Gaussian process (GP)
prior over the true values of the weather variables
W. Only noisier versions (zi) of the true values are
observed at all the sites and are related via . The
forecasts given by the pre-trained predictor are re-
lated to the future observations via the potential
(
). The joint distribution of the true weather vari-
ables is further constrained via a deep belief network
((
)). All potentials arise at a test site s, except
that there is no pre-trained predictor.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รุ่นไฮบริดลึก น่าจะ graphi-cal แบบจำลองสำหรับทำนายสภาพอากาศสภาพอากาศที่ sta -เขียนแทน ด้วย S ทุกระดับก่อให้เกิดกระบวนการนที่ (GP)ก่อนผ่านค่าแท้จริงของตัวแปรพยากรณ์อากาศW. ค่าแท้จริงเพียง noisier รุ่น (zi)สังเกตที่ไซต์และเกี่ยวข้องผ่าน การการคาดการณ์โดยทำนายล่วงหน้าได้รับการฝึกฝน re-การสังเกตการณ์ในอนาคตผ่านศักยภาพเกี่ยวข้องกน (
). การแจกแจงร่วมของภาพสภาพอากาศจริงส่องสว่างเพิ่มเติมมีจำกัดผ่านเครือข่ายความเชื่อที่ลึก((
)). ศักยภาพทั้งหมดที่เกิดขึ้นในการทดสอบไซต์ s ยกเว้นว่า มี predictor ไม่ฝึกอบรมล่วงหน้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รุ่นไฮบริดลึก ความน่าจะเป็น graphi-
รุ่น Cal การทำนายสภาพอากาศที่สภาพอากาศสถานีซึ่ง
tions แสดงโดย S กระตุ้นกระบวนการเกาส์ (GP)
ก่อนซึ่งมากกว่าค่าที่แท้จริงของตัวแปรสภาพอากาศ
ดับบลิวรุ่นเท่านั้นน่าดู (Zi) ของค่าที่แท้จริงจะ
สังเกตเห็นทั้งหมด เว็บไซต์และที่เกี่ยวข้องผ่าน?
การคาดการณ์ที่ได้รับจากการทำนายล่วงหน้าผ่านการฝึกอบรมอีกครั้ง
lated กับข้อสังเกตในอนาคตผ่านทางที่มีศักยภาพ
(?) การกระจายร่วมกันของจริงสภาพอากาศตัวแปร
Ables เป็นข้อ จำกัด ต่อผ่านเครือข่ายความเชื่อลึก
(? (?)) ศักยภาพทั้งหมดที่เกิดขึ้นในเว็บไซต์ทดสอบ s ?, ยกเว้น
ว่าไม่มีทำนายก่อนการฝึกอบรม