Fugu-MT 論文翻訳(概要): Finding Symmetry Breaking Order Parameters with Euclidean Neural Networks

論文の概要: Finding Symmetry Breaking Order Parameters with Euclidean Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02005v2
Date: Mon, 26 Oct 2020 20:29:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-13 13:59:27.266785
Title: Finding Symmetry Breaking Order Parameters with Euclidean Neural Networks
Title（参考訳）: ユークリッドニューラルネットワークによる対称性破壊次数パラメータの探索
Authors: Tess E. Smidt, Mario Geiger and Benjamin Kurt Miller
Abstract要約: 我々は、対称性同変ニューラルネットワークがキュリーの原理を支持し、多くの対称性関連科学的な疑問を単純な最適化問題に表すのに使用できることを示した。これらの特性を数学的に証明し、ユークリッド対称性同変ニューラルネットワークを訓練し、対称性を破る入力を学習し、正方形を長方形に変形させ、ペロブスカイトのオクタヘドラ傾斜パターンを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.735801286587347
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Curie's principle states that "when effects show certain asymmetry, this asymmetry must be found in the causes that gave rise to them". We demonstrate that symmetry equivariant neural networks uphold Curie's principle and can be used to articulate many symmetry-relevant scientific questions into simple optimization problems. We prove these properties mathematically and demonstrate them numerically by training a Euclidean symmetry equivariant neural network to learn symmetry-breaking input to deform a square into a rectangle and to generate octahedra tilting patterns in perovskites.
Abstract（参考訳）: キュリーの原理は「効果が特定の非対称性を示すとき、この非対称性はそれらを引き起こす原因の中に見い出さなければならない」と述べている。我々は、対称性同変ニューラルネットワークがキュリーの原理を支持し、多くの対称性関連科学的な疑問を単純な最適化問題に表すのに使用できることを示した。これらの特性を数学的に証明し、ユークリッド対称性同変ニューラルネットワークを訓練し、対称破れ入力を学習し、正方形を長方形に変形させ、ペロブスカイトのオクタヘドラ傾斜パターンを生成する。

関連論文リスト

Variational Inference Failures Under Model Symmetries: Permutation Invariant Posteriors for Bayesian Neural Networks [43.88179780450706]
重み空間置換対称性が変分推論に与える影響について検討する。置換不変変分後部を構築するための対称対称性機構を考案する。本研究は, 対称性分布が真の後部と厳密に適合していること, 元のELBO目標を用いてトレーニングできること, を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-10T09:06:34Z)
The Empirical Impact of Neural Parameter Symmetries, or Lack Thereof [50.49582712378289]
ニューラル・ネットワーク・アーキテクチャの導入により,ニューラル・パラメータ・対称性の影響について検討する。我々は,パラメータ空間対称性を低減するために,標準的なニューラルネットワークを改良する2つの手法を開発した。実験により,パラメータ対称性の経験的影響に関する興味深い観察がいくつか示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T16:32:31Z)
Symmetry Breaking and Equivariant Neural Networks [17.740760773905986]
我々は「緩和された同注入」という新しい概念を導入する。我々は、この緩和を同変多層パーセプトロン(E-MLP)に組み込む方法を示す。対称性の破れの関連性は、様々な応用領域で議論される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-14T15:06:48Z)
Lie Point Symmetry and Physics Informed Networks [59.56218517113066]
本稿では、損失関数を用いて、PINNモデルが基礎となるPDEを強制しようとするのと同じように、リー点対称性をネットワークに通知するロス関数を提案する。我々の対称性の損失は、リー群の無限小生成元がPDE解を保存することを保証する。実験により,PDEのリー点対称性による誘導バイアスはPINNの試料効率を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-07T19:07:16Z)
Symmetry Induces Structure and Constraint of Learning [0.0]
機械学習モデルの学習行動に影響を及ぼすか、決定しないかにかかわらず、損失関数対称性の重要性を明らかにする。ディープラーニングにおけるミラー対称性の一般的な例としては、再スケーリング、回転、置換対称性がある。ニューラルネットワークにおける可塑性の喪失や様々な崩壊現象などの興味深い現象を理論的枠組みで説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-29T02:21:31Z)
Identifying the Group-Theoretic Structure of Machine-Learned Symmetries [41.56233403862961]
本稿では,そのような機械学習対称性の群理論構造を検証し,同定する手法を提案する。粒子物理学への応用として、非アベリアゲージ対称性の自発的破壊後の残留対称性の同定を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:03:50Z)
On the Importance of Asymmetry for Siamese Representation Learning [53.86929387179092]
シームズネットワークは、2つの並列エンコーダと概念的に対称である。ネットワーク内の2つのエンコーダを明確に区別することで,非対称性の重要性について検討する。非対称設計による改善は、より長いトレーニングスケジュール、複数の他のフレームワーク、より新しいバックボーンに一般化されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-01T17:57:24Z)
Machine-learning hidden symmetries [0.0]
本稿では,新しい座標系にのみ現れる隠れ対称性を自動検出する手法を提案する。その中心となる考え方は、ある偏微分方程式の違反として非対称性を定量化し、すべての可逆変換の空間上のそのような違反を数値的に最小化し、可逆ニューラルネットワークとしてパラメータ化することである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-20T17:55:02Z)
Noether: The More Things Change, the More Stay the Same [1.14219428942199]
ネーターの有名な定理は対称性が保存された量につながると主張する。勾配降下下のニューラルネットワークの領域では、モデル対称性は勾配経路の制約を暗示する。対称性は、勾配降下下でのニューラルネットワークの性能を理解する上で、さらに重要なツールであると考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-12T14:41:05Z)
Symmetry Breaking in Symmetric Tensor Decomposition [44.181747424363245]
我々は、対称テンソルの点階分解を計算する非対称問題を考える。損失関数の臨界点が標準手法によって検出されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-10T18:11:22Z)
Latent symmetry induced degeneracies [0.0]
我々は、等スペクトル有効ハミルトニアンの対称性にそれらを追従することで、退化を説明するアプローチを開発する。応用として、実ハミルトニアンの回転対称性によって引き起こされる退化を非アーベル潜在対称性群に関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-26T17:37:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。