論文の概要: Learning Continuous System Dynamics from Irregularly-Sampled Partial Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03880v1
• Date: Sun, 8 Nov 2020 01:02:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 08:11:02.959356
• Title: Learning Continuous System Dynamics from Irregularly-Sampled Partial Observations
• Title（参考訳）: 不規則サンプル部分観測から連続系のダイナミクスを学ぶ
• Authors: Zijie Huang, Yizhou Sun, Wei Wang
• Abstract要約: グラフ構造を持つ多エージェント動的システムをモデル化するための潜在常微分方程式生成モデルLG-ODEを提案する。 高次元軌跡の埋め込みと連続潜伏系力学を同時に学習することができる。 我々のモデルは、教師なしの方法で初期状態を推論できるグラフニューラルネットワークによってパラメータ化された新しいエンコーダを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.63818978256567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many real-world systems, such as moving planets, can be considered as multi-agent dynamic systems, where objects interact with each other and co-evolve along with the time. Such dynamics is usually difficult to capture, and understanding and predicting the dynamics based on observed trajectories of objects become a critical research problem in many domains. Most existing algorithms, however, assume the observations are regularly sampled and all the objects can be fully observed at each sampling time, which is impractical for many applications. In this paper, we propose to learn system dynamics from irregularly-sampled partial observations with underlying graph structure for the first time. To tackle the above challenge, we present LG-ODE, a latent ordinary differential equation generative model for modeling multi-agent dynamic system with known graph structure. It can simultaneously learn the embedding of high dimensional trajectories and infer continuous latent system dynamics. Our model employs a novel encoder parameterized by a graph neural network that can infer initial states in an unsupervised way from irregularly-sampled partial observations of structural objects and utilizes neuralODE to infer arbitrarily complex continuous-time latent dynamics. Experiments on motion capture, spring system, and charged particle datasets demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 運動する惑星のような多くの現実世界の系は、物体が互いに相互作用し、時間と共に共進化するマルチエージェント・ダイナミックシステムと見なすことができる。 このようなダイナミクスをキャプチャするのは通常困難であり、観察された対象の軌跡に基づいたダイナミクスの理解と予測は、多くの領域において重要な研究課題となる。 しかし、既存のアルゴリズムのほとんどは、観測が定期的にサンプリングされ、全てのオブジェクトがサンプリング時間毎に完全に観察可能であると仮定している。 本稿では,基礎となるグラフ構造を持つ不規則サンプリング部分観測からシステム力学を初めて学習することを提案する。 上記の課題に対処するため、LG-ODEは、既知のグラフ構造を持つマルチエージェント動的システムをモデル化するための潜在常微分方程式生成モデルである。 高次元軌道の埋め込みと連続潜伏系力学を同時に学習することができる。 本モデルでは,不規則にサンプリングされた構造体の部分的な観察から初期状態を推定できるグラフニューラルネットワークによりパラメータ化された新しいエンコーダを用いて,任意の複雑な連続時間潜時ダイナミクスを推論する。 運動キャプチャ,バネシステム,荷電粒子データセットの実験は,我々のアプローチの有効性を実証している。

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