論文の概要: Data augmentation and feature selection for automatic model
recommendation in computational physics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04530v1
- Date: Tue, 12 Jan 2021 15:09:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-04 01:47:12.572301
- Title: Data augmentation and feature selection for automatic model
recommendation in computational physics
- Title(参考訳): 計算物理学における自動モデル推薦のためのデータ拡張と特徴選択
- Authors: Thomas Daniel, Fabien Casenave, Nissrine Akkari, David Ryckelynck
- Abstract要約: 本稿では,トレーニングデータの欠如,高次元化,物理データへの共通データ拡張手法の適用性に関する2つのアルゴリズムを紹介する。
6つの多層パーセプトロンとリッジロジスティック回帰からなる積み重ねアンサンブルを組み合わせると、非線形構造力学の分類問題において90%の精度が得られる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Classification algorithms have recently found applications in computational
physics for the selection of numerical methods or models adapted to the
environment and the state of the physical system. For such classification
tasks, labeled training data come from numerical simulations and generally
correspond to physical fields discretized on a mesh. Three challenging
difficulties arise: the lack of training data, their high dimensionality, and
the non-applicability of common data augmentation techniques to physics data.
This article introduces two algorithms to address these issues, one for
dimensionality reduction via feature selection, and one for data augmentation.
These algorithms are combined with a wide variety of classifiers for their
evaluation. When combined with a stacking ensemble made of six multilayer
perceptrons and a ridge logistic regression, they enable reaching an accuracy
of 90% on our classification problem for nonlinear structural mechanics.
- Abstract(参考訳): 分類アルゴリズムは、最近、計算物理学において、環境や物理システムの状態に適応した数値的手法やモデルの選択に応用されている。
このような分類タスクでは、ラベル付きトレーニングデータは数値シミュレーションから得られ、一般にメッシュ上に離散化された物理フィールドに対応する。
トレーニングデータの欠如、高次元化、物理データへの共通データ拡張技術の適用不可能という3つの難題が生まれている。
この記事では、これらの問題に対処するために、2つのアルゴリズムを紹介します。1つは特徴選択による次元の削減、もう1つはデータ拡張です。
これらのアルゴリズムは、評価のために様々な分類器と組み合わせられる。
6つの多層パーセプトロンからなる積層アンサンブルとリッジロジスティック回帰を組み合わせた場合、非線形構造力学の分類問題において90%の精度が得られる。
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