論文の概要: Alternating ConvLSTM: Learning Force Propagation with Alternate State
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- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07818v1
- Date: Sun, 14 Jun 2020 06:43:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 13:21:29.514460
- Title: Alternating ConvLSTM: Learning Force Propagation with Alternate State
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- Title（参考訳）: 交代型ConvLSTM: 交代状態更新による学習力伝播
- Authors: Congyue Deng, Tai-Jiang Mu, Shi-Min Hu
- Abstract要約: 本稿では, 変形可能な物体の力伝達機構をモデル化した交互畳み込み長短期記憶(Alt-ConvLSTM)を提案する。
数値PDE解法のフォワード法において,この手法が第1項と第2項の交互更新を模倣することを示す。
ヒト軟組織シミュレーションにおけるAlt-ConvLSTMの有効性を検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.011464047344614
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data-driven simulation is an important step-forward in computational physics
when traditional numerical methods meet their limits. Learning-based simulators
have been widely studied in past years; however, most previous works view
simulation as a general spatial-temporal prediction problem and take little
physical guidance in designing their neural network architectures. In this
paper, we introduce the alternating convolutional Long Short-Term Memory
(Alt-ConvLSTM) that models the force propagation mechanisms in a deformable
object with near-uniform material properties. Specifically, we propose an
accumulation state, and let the network update its cell state and the
accumulation state alternately. We demonstrate how this novel scheme imitates
the alternate updates of the first and second-order terms in the forward Euler
method of numerical PDE solvers. Benefiting from this, our network only
requires a small number of parameters, independent of the number of the
simulated particles, and also retains the essential features in ConvLSTM,
making it naturally applicable to sequential data with spatial inputs and
outputs. We validate our Alt-ConvLSTM on human soft tissue simulation with
thousands of particles and consistent body pose changes. Experimental results
show that Alt-ConvLSTM efficiently models the material kinetic features and
greatly outperforms vanilla ConvLSTM with only the single state update.
- Abstract（参考訳）: データ駆動シミュレーションは、従来の数値法がその限界を満たすとき、計算物理学において重要なステップフォワードである。
学習ベースのシミュレータは近年広く研究されてきたが、ほとんどの先行研究はシミュレーションを一般的な空間-時間予測問題として捉えており、ニューラルネットワークアーキテクチャの設計に物理的ガイダンスをほとんど用いていない。
本稿では,変形可能な物体の力伝達機構をほぼ均一な材料特性でモデル化する,交互畳み込み型長期短期記憶(alt-convlstm)を提案する。
具体的には,蓄積状態を提案し,ネットワークのセル状態と蓄積状態を交互に更新する。
数値PDE解法の前方オイラー法において,この手法が第1項と第2項の交互更新を模倣することを示す。
この利点を生かして、我々のネットワークは、シミュレーション粒子の数に依存しない少数のパラメータしか必要とせず、またConvLSTMの本質的な特徴を保ち、空間的な入力や出力を伴うシーケンシャルデータに自然に適用できる。
alt-convlstmをヒト軟組織シミュレーションで検証し,何千もの粒子と一貫した体位変化を観察した。
実験の結果,Alt-ConvLSTMは物質運動特性を効率的にモデル化し,単一の状態更新のみでバニラConvLSTMを大幅に上回ることがわかった。
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