論文の概要: Deep Representation Learning for Dynamical Systems Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05111v1
- Date: Mon, 10 Feb 2020 13:57:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 09:51:31.840366
- Title: Deep Representation Learning for Dynamical Systems Modeling
- Title(参考訳): 動的システムモデリングのための深部表現学習
- Authors: Anna Shalova and Ivan Oseledets
- Abstract要約: 本稿では,動的システムモデリングに適用可能な最先端トランスフォーマーモデルの適応性を提案する。
このモデルはトラジェクトリ生成において有望な結果を示すとともに,一般アトラクタの特性近似においても有望な結果を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Proper states' representations are the key to the successful dynamics
modeling of chaotic systems. Inspired by recent advances of deep
representations in various areas such as natural language processing and
computer vision, we propose the adaptation of the state-of-art Transformer
model in application to the dynamical systems modeling. The model demonstrates
promising results in trajectories generation as well as in the general
attractors' characteristics approximation, including states' distribution and
Lyapunov exponent.
- Abstract(参考訳): 適切な状態の表現はカオスシステムの動的モデリングの成功の鍵である。
自然言語処理やコンピュータビジョンといった様々な分野における近年の深層表現の進歩に触発されて,最先端トランスフォーマーモデルの力学系モデリングへの応用を提案する。
このモデルは、トラジェクトリの生成や、状態分布やリャプノフ指数を含む一般的なアトラクタの特性近似における有望な結果を示す。
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