論文の概要: Toward the Fully Physics-Informed Echo State Network -- an ODE Approximator Based on Recurrent Artificial Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06769v1
• Date: Fri, 13 Nov 2020 05:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 00:48:12.486573
• Title: Toward the Fully Physics-Informed Echo State Network -- an ODE Approximator Based on Recurrent Artificial Neurons
• Title（参考訳）: 完全物理インフォームドエコー状態ネットワークを目指して -リカレント人工ニューロンに基づくODE近似器-
• Authors: Dong Keun Oh
• Abstract要約: 物理インフォームド・エコー状態ネットワーク(ESN)は、物理インフォームド・モデルを完全にトレーニングしようとする試みについて、最近の理論的議論から着想を得たものである。 ODE近似器は、繰り返し評価に関して、解を逐次複製するように設計されている。 実際のトレーニングプロセスは、回帰のための2パス戦略のアイデアに基づいて確立される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Inspired by recent theoretical arguments, physics-informed echo state network (ESN) is discussed on the attempt to train a reservoir model absolutely in physics-informed manner. As the plainest work on such a purpose, an ODE (ordinary differential equation) approximator is designed to replicate the solution in sequence with respect to the recurrent evaluations. On the principal invariance of differential equations, the constraint in recurrence just takes shape to secure a proper regression method for the ESN-based ODE approximator. After then, the actual training process is established on the idea of two-pass strategy for regression. Aiming at the fully physics-informed reservoir model, a couple of nonlinear dynamical problems are demonstrated as the computations obtained from the proposed method in this study.
• Abstract（参考訳）: 近年の理論的議論に触発されて, 物理不定形エコー状態ネットワーク (esn) は, 物理不定形な方法で貯留層モデルを完全に訓練する試みとして議論されている。 このような目的に関する最も単純な研究として、ode(ordinary differential equation)近似器は、反復的な評価に関して解を逐次再現するように設計されている。 微分方程式の主不変性について、繰り返しの制約は形を取り、ESNベースのODE近似器の適切な回帰法を確保する。 その後、回帰のための2パス戦略の考え方に基づいて実際のトレーニングプロセスを確立する。 本研究では, 完全物理インフォームド貯水池モデルを用いて, 提案手法の計算結果として, 非線形動的問題をいくつか示す。

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