資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 深層学習に基づく実験断層表面上の未来の摩擦挙動予測：トランスフォーマーアーキテクチャのアプローチ(演旨) |
| 論文題名(英語) | Deep Learning-based predicting of future frictional behavior via past physical parameters on experiment fault surface: A Transformer Architecture approach (abs.) |
| 資料名 | 日本地質学会第130年学術大会講演要旨 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, the 130th Annual Meeting of the Geological Society of Japan (online) |
| 著者 | オム テフン, 廣瀬 丈洋, 濱田 洋平 |
| 著者(英語) | Tae-hoon UHMB, Takehiro Hirose, Yohei Hamada |
| 巻 | 130 |
| 頁 | T1-O-1 |
| 発行年 | 2023 |
| 発行者 | 日本地質学会 |
| 発行者(英語) | Geological Society of Japan |
| 論文の言語区分 | 英語 (English) |
| ISSN | 21876665 |
| DOI | 10.14863/geosocabst.2023.0_8 |
| キーワード | 未来の断層摩擦, PHVせん断実験, マシンラーニング, トランスフォーマーアーキテクチャ, future fault friction, PHV shear experiment, machine learning, Transformers Architecture |
| ID | 300038758 |