Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tensorized Transformer for Dynamical Systems Modeling

論文の概要: Tensorized Transformer for Dynamical Systems Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03445v1
Date: Fri, 5 Jun 2020 13:43:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 03:24:55.835747
Title: Tensorized Transformer for Dynamical Systems Modeling
Title（参考訳）: 動的システムモデリングのためのテンソル変換器
Authors: Anna Shalova and Ivan Oseledets
Abstract要約: 動的システムモデリングと言語モデリングタスクの並列性を確立する。本稿では,データの幾何学的性質を組み込んだトランスモデルを提案する。高次元力学系の条件確率の細粒度近似を可能にする反復的学習アルゴリズムを提案する。
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: The identification of nonlinear dynamics from observations is essential for the alignment of the theoretical ideas and experimental data. The last, in turn, is often corrupted by the side effects and noise of different natures, so probabilistic approaches could give a more general picture of the process. At the same time, high-dimensional probabilities modeling is a challenging and data-intensive task. In this paper, we establish a parallel between the dynamical systems modeling and language modeling tasks. We propose a transformer-based model that incorporates geometrical properties of the data and provide an iterative training algorithm allowing the fine-grid approximation of the conditional probabilities of high-dimensional dynamical systems.
Abstract（参考訳）: 観測からの非線形ダイナミクスの同定は、理論的アイデアと実験データのアライメントに不可欠である。最後のものは、異なる性質の副作用とノイズによってしばしば破壊されるため、確率論的アプローチはプロセスのより一般的なイメージを与える可能性がある。同時に、高次元確率モデリングは困難でデータ集約的なタスクである。本稿では,動的システムモデリングと言語モデリングタスクの並列性を確立する。本稿では,データの幾何学的性質を取り入れたトランスフォーマーモデルを提案し,高次元力学系の条件付き確率の微積分近似を可能にする反復学習アルゴリズムを提案する。

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