論文の概要: Physics-Integrated Variational Autoencoders for Robust and Interpretable Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13156v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 20:28:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-02 01:50:49.964843
• Title: Physics-Integrated Variational Autoencoders for Robust and Interpretable Generative Modeling
• Title（参考訳）: ロバスト・インタープリタブルジェネラティブモデリングのための物理統合可変オートエンコーダ
• Authors: Naoya Takeishi and Alexandros Kalousis
• Abstract要約: 我々は、不完全物理モデルの深部生成モデルへの統合に焦点を当てる。 本稿では,潜在空間の一部が物理によって基底づけられたVAEアーキテクチャを提案する。 合成および実世界のデータセットの集合に対して生成的性能改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.9726984929758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrating physics models within machine learning holds considerable promise toward learning robust models with improved interpretability and abilities to extrapolate. In this work, we focus on the integration of incomplete physics models into deep generative models, variational autoencoders (VAEs) in particular. A key technical challenge is to strike a balance between the incomplete physics model and the learned components (i.e., neural nets) of the complete model, in order to ensure that the physics part is used in a meaningful manner. To this end, we propose a VAE architecture in which a part of the latent space is grounded by physics. We couple it with a set of regularizers that control the effect of the learned components and preserve the semantics of the physics-based latent variables as intended. We not only demonstrate generative performance improvements over a set of synthetic and real-world datasets, but we also show that we learn robust models that can consistently extrapolate beyond the training distribution in a meaningful manner. Moreover, we show that we can control the generative process in an interpretable manner.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に物理モデルを統合することは、解釈能力と外挿能力を改善した堅牢なモデルを学ぶための大きな約束です。 本研究では,不完全物理モデルの深部生成モデル,特に変分オートエンコーダ(VAE)への統合に焦点を当てる。 重要な技術的課題は、不完全物理学モデルと完全モデルの学習された構成要素(ニューラルネット)のバランスを取ることで、物理部が有意義に使われていることを保証することである。 そこで本研究では,潜在空間の一部が物理によって基底化されるVAEアーキテクチャを提案する。 我々は、学習したコンポーネントの効果を制御し、物理学に基づく潜伏変数のセマンティクスを意図通りに保持する正規化器のセットと組み合わせる。 合成および実世界のデータセットに対して生成的なパフォーマンス向上を示すだけでなく、トレーニング分布を超えて有意義な方法で一貫した外挿が可能な堅牢なモデルを学ぶことも示しています。 さらに,我々は生成過程を解釈可能な方法で制御できることを示した。

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