論文の概要: Neural Ordinary Differential Equations for Intervention Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08304v1
• Date: Fri, 16 Oct 2020 10:55:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 20:02:38.351174
• Title: Neural Ordinary Differential Equations for Intervention Modeling
• Title（参考訳）: 干渉モデリングのための神経常微分方程式
• Authors: Daehoon Gwak, Gyuhyeon Sim, Michael Poli, Stefano Massaroli, Jaegul Choo, Edward Choi
• Abstract要約: 現実世界のシステムは、しばしばシステムダイナミクスの変化を引き起こす外部の介入を伴います。 ニューラルODEと最近の多くの変種は、観察と介入を個別に適切にモデル化しないため、そのような介入をモデル化するのに適していない。 本稿では、2つのODE関数を別々に処理し、外部介入の効果を適切にモデル化する新しいニューラルODEベースのアプローチ(IMODE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.127870899307254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By interpreting the forward dynamics of the latent representation of neural networks as an ordinary differential equation, Neural Ordinary Differential Equation (Neural ODE) emerged as an effective framework for modeling a system dynamics in the continuous time domain. However, real-world systems often involves external interventions that cause changes in the system dynamics such as a moving ball coming in contact with another ball, or such as a patient being administered with particular drug. Neural ODE and a number of its recent variants, however, are not suitable for modeling such interventions as they do not properly model the observations and the interventions separately. In this paper, we propose a novel neural ODE-based approach (IMODE) that properly model the effect of external interventions by employing two ODE functions to separately handle the observations and the interventions. Using both synthetic and real-world time-series datasets involving interventions, our experimental results consistently demonstrate the superiority of IMODE compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの潜在表現の前方ダイナミクスを常微分方程式として解釈することで、神経常微分方程式(neural ordinary differential equation,neural ode)は、連続時間領域におけるシステムのダイナミクスをモデル化するための有効な枠組みとして現れた。 しかし、現実世界のシステムは、移動球が他のボールと接触したり、患者が特定の薬物で投与されたりするなど、システムのダイナミクスの変化を引き起こす外部介入を伴うことが多い。 しかし、ニューラルODEと最近の多くの変種は、観察と介入を個別に適切にモデル化しないため、そのような介入をモデル化するには適していない。 本稿では,観察と介入を別々に扱う2つのode関数を用いて,外部介入の効果を適切にモデル化するニューラルodeベースアプローチ(imode)を提案する。 人工的および実世界の時系列データセットを用いて,既存の手法と比較してimodeの優位性を一貫して実証した。

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