Att förstå hur arter fördelas över landskap över tid är en grundläggande fråga inom forskningen om biologisk mångfald. Tyvärr riktar de flesta modeller av arter endast in sig på en enda art åt gången, trots starka ekologiska bevis för att arterna inte är självständigt fördelade. Vi föreslår Deep Multi-Species Embedding (DMSE), som tillsammans bäddar in vektorer som motsvarar flera arter samt vektorer som representerar miljön kovariater i ett gemensamt högdimensionellt funktionsutrymme via ett djupt neuralt nätverk. Tillämpas på fågelobservationsdata från medborgarforskningsprojektet eBird visar vi hur DMSE-modellen upptäcker relationer mellan olika arter för att överträffa en arts distributionsmodeller (slumpskogar och SVM) samt konkurrerande multi-märkningsmodeller. Dessutom visar vi fördelarna med att använda ett djupt neuralt nätverk för att extrahera funktioner inom inbäddningen och visa hur de förbättrar den prediktiva prestandan av arter distribution modellering. Ett viktigt domänbidrag från DMSE-modellen är förmågan att upptäcka och beskriva artinteraktioner samtidigt som man lär sig de gemensamma habitatpreferenserna bland arter. Som ytterligare ett bidrag tillhandahåller vi en grafisk inbäddning av hundratals fågelarter i nordöstra USA.
Nyligen, Deep Multi-Species Embedding (DMSE) REF använder en probit modell i kombination med ett djupt neuralt nät för att fånga inter-art korrelationer.
Deep Multi-Species Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Biology']}