論文の概要: Neural Relational Inference with Efficient Message Passing Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09486v1
• Date: Sat, 23 Jan 2021 11:27:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 13:21:34.974206
• Title: Neural Relational Inference with Efficient Message Passing Mechanisms
• Title（参考訳）: 効率的なメッセージパッシング機構を用いたニューラルリレーショナル推論
• Authors: Siyuan Chen and Jiahai Wang and Guoqing Li
• Abstract要約: 本稿では,これらの問題に対処するための構造的事前知識を持つグラフニューラルネットワークに,効率的なメッセージパッシング機構を導入する。 すべての関係の共存を捕捉する関係相互作用機構を提案し、エラーの蓄積を緩和するために履歴情報を用いてアテンポラルメッセージパッシング機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.329082213561785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many complex processes can be viewed as dynamical systems of interacting agents. In many cases, only the state sequences of individual agents are observed, while the interacting relations and the dynamical rules are unknown. The neural relational inference (NRI) model adopts graph neural networks that pass messages over a latent graph to jointly learn the relations and the dynamics based on the observed data. However, NRI infers the relations independently and suffers from error accumulation in multi-step prediction at dynamics learning procedure. Besides, relation reconstruction without prior knowledge becomes more difficult in more complex systems. This paper introduces efficient message passing mechanisms to the graph neural networks with structural prior knowledge to address these problems. A relation interaction mechanism is proposed to capture the coexistence of all relations, and a spatio-temporal message passing mechanism is proposed to use historical information to alleviate error accumulation. Additionally, the structural prior knowledge, symmetry as a special case, is introduced for better relation prediction in more complex systems. The experimental results on simulated physics systems show that the proposed method outperforms existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 多くの複雑なプロセスは相互作用するエージェントの力学系と見なすことができる。 多くの場合、個々のエージェントの状態列のみが観察されるが、相互作用する関係と動的規則は未知である。 ニューラルリレーショナル推論(NRI)モデルは、潜在グラフにメッセージを渡すグラフニューラルネットワークを採用し、観測データに基づいて関係とダイナミクスを共同で学習する。 しかし、NRIは独立して関係を推測し、動的学習過程における多段階予測における誤差蓄積に悩まされる。 さらに、より複雑なシステムでは、事前知識のない関係再構築が困難になる。 本稿では,これらの問題に対処するための構造的事前知識を持つグラフニューラルネットワークに,効率的なメッセージパッシング機構を導入する。 全ての関係の共存を捉えるための関係相互作用機構が提案され、履歴情報を用いてエラーの蓄積を緩和する時空間メッセージパッシング機構が提案されている。 さらに、構造的事前知識(特別の場合として対称性)は、より複雑なシステムにおけるより良い関係予測のために導入された。 シミュレーション物理システムの実験結果から,提案手法は既存の最先端手法よりも優れていることがわかった。

関連論文リスト

• Learning Heterogeneous Interaction Strengths by Trajectory Prediction with Graph Neural Network [0.0]
  地中相互作用強度を考慮せずに連続的に重み付けされた相互作用グラフを推定するための注意関係推論ネットワーク(RAIN)を提案する。 本研究では, シミュレーションされた物理系の連続的な相互作用強度を, 教師なしの方法で正確に推定できることを述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-28T09:13:33Z)
• A Causality-Based Learning Approach for Discovering the Underlying Dynamics of Complex Systems from Partial Observations with Stochastic Parameterization [1.2882319878552302]
  本稿では,部分的な観測を伴う複雑な乱流系の反復学習アルゴリズムを提案する。 モデル構造を識別し、観測されていない変数を復元し、パラメータを推定する。 数値実験により、新しいアルゴリズムはモデル構造を同定し、多くの複雑な非線形系に対して適切なパラメータ化を提供することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T00:35:03Z)
• Leveraging the structure of dynamical systems for data-driven modeling [111.45324708884813]
  トレーニングセットとその構造が長期予測の品質に与える影響を考察する。 トレーニングセットのインフォームドデザインは,システムの不変性と基盤となるアトラクションの構造に基づいて,結果のモデルを大幅に改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T20:09:20Z)
• Learning Neural Causal Models with Active Interventions [83.44636110899742]
  本稿では,データ生成プロセスの根底にある因果構造を素早く識別する能動的介入ターゲット機構を提案する。 本手法は,ランダムな介入ターゲティングと比較して,要求される対話回数を大幅に削減する。 シミュレーションデータから実世界のデータまで,複数のベンチマークにおいて優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T13:10:37Z)
• Supervised DKRC with Images for Offline System Identification [77.34726150561087]
  現代の力学系はますます非線形で複雑なものになりつつある。 予測と制御のためのコンパクトで包括的な表現でこれらのシステムをモデル化するフレームワークが必要である。 本手法は,教師付き学習手法を用いてこれらの基礎関数を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T04:39:06Z)
• Divide and Rule: Recurrent Partitioned Network for Dynamic Processes [25.855428321990328]
  多くの動的なプロセスは、物理的システムから社会学的分析まで、相互作用する変数に関与している。 我々のゴールは、部分全体階層を持つシステムを表現し、システム内変数間の暗黙の依存関係を発見することである。 提案アーキテクチャは, (i) 複数のレベルにおける観測の階層的かつ時間的に一貫した表現を抽出する知覚モジュール, (ii) 各レベルにおけるニューロン間の関係性を決定する導出モジュール, (iii)時間分布推定を条件に未来を予測する統計的モジュールからなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T06:45:56Z)
• Complementary Structure-Learning Neural Networks for Relational Reasoning [3.528645587678267]
  海馬におけるパターン分離は,新しい環境下での迅速な学習を可能にすることを示す。 ネオコルテックスのゆっくりとした学習は、よく学習された環境から体系的な構造を抽出するために小さな重量変化を蓄積する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T06:25:21Z)
• Learning Contact Dynamics using Physically Structured Neural Networks [81.73947303886753]
  ディープニューラルネットワークと微分方程式の接続を用いて、オブジェクト間の接触ダイナミクスを表現するディープネットワークアーキテクチャのファミリを設計する。 これらのネットワークは,ノイズ観測から不連続な接触事象をデータ効率良く学習できることを示す。 以上の結果から,タッチフィードバックの理想化形態は,この学習課題を扱いやすくするための重要な要素であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T17:33:51Z)
• Discovering dependencies in complex physical systems using Neural Networks [0.0]
  非線形関係を発見するための汎用フレームワークとして,相互情報とディープニューラルネットワークに基づく手法を提案する。 本手法の実際の多変数非線形力学系への応用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T18:59:19Z)
• Towards Interaction Detection Using Topological Analysis on Neural Networks [55.74562391439507]
  ニューラルネットワークでは、あらゆる相互作用する特徴は共通の隠蔽ユニットとの強い重み付けの接続に従う必要がある。 本稿では, 永続的ホモロジーの理論に基づいて, 相互作用強度を定量化するための新しい尺度を提案する。 PID(Persistence Interaction Detection)アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-25T02:15:24Z)
• Developing Constrained Neural Units Over Time [81.19349325749037]
  本稿では,既存のアプローチと異なるニューラルネットワークの定義方法に焦点をあてる。 ニューラルネットワークの構造は、データとの相互作用にも拡張される制約の特別なクラスによって定義される。 提案した理論は時間領域にキャストされ, データを順序づけられた方法でネットワークに提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T09:07:25Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。