Fugu-MT 論文翻訳(概要): Linearly Constrained Neural Networks

論文の概要: Linearly Constrained Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01600v4
Date: Wed, 28 Apr 2021 01:43:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-03 21:09:43.741089
Title: Linearly Constrained Neural Networks
Title（参考訳）: 線形拘束型ニューラルネットワーク
Authors: Johannes Hendriks, Carl Jidling, Adrian Wills and Thomas Sch\"on
Abstract要約: ニューラルネットワークを用いた物理システムからベクトル場をモデリングおよび学習するための新しいアプローチを提案する。これを実現するために、ターゲット関数は、ニューラルネットワークによってモデル化される下位のポテンシャル場の線形変換としてモデル化される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793007
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel approach to modelling and learning vector fields from physical systems using neural networks that explicitly satisfy known linear operator constraints. To achieve this, the target function is modelled as a linear transformation of an underlying potential field, which is in turn modelled by a neural network. This transformation is chosen such that any prediction of the target function is guaranteed to satisfy the constraints. The approach is demonstrated on both simulated and real data examples.
Abstract（参考訳）: 本稿では,既知の線形作用素制約を明示的に満たしたニューラルネットワークを用いて,物理システムからベクトル場をモデル化し学習する新しい手法を提案する。これを実現するために、ターゲット関数は、ニューラルネットワークによってモデル化される下位のポテンシャル場の線形変換としてモデル化される。この変換は、対象関数の任意の予測が制約を満たすことが保証されるように選択される。この手法はシミュレーションデータと実データの両方で実証されている。

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