論文の概要: Meta-learning using privileged information for dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14290v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 12:18:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 13:10:24.643795
• Title: Meta-learning using privileged information for dynamics
• Title（参考訳）: 動的情報を用いたメタラーニング
• Authors: Ben Day, Alexander Norcliffe, Jacob Moss, Pietro Li\`o
• Abstract要約: Neural ODE Processモデルを拡張して、Learning Using Privileged Information設定内の追加情報を使用します。 シミュレーション動的タスクの精度とキャリブレーションを向上した実験により拡張性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.32254395574994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural ODE Processes approach the problem of meta-learning for dynamics using a latent variable model, which permits a flexible aggregation of contextual information. This flexibility is inherited from the Neural Process framework and allows the model to aggregate sets of context observations of arbitrary size into a fixed-length representation. In the physical sciences, we often have access to structured knowledge in addition to raw observations of a system, such as the value of a conserved quantity or a description of an understood component. Taking advantage of the aggregation flexibility, we extend the Neural ODE Process model to use additional information within the Learning Using Privileged Information setting, and we validate our extension with experiments showing improved accuracy and calibration on simulated dynamics tasks.
• Abstract（参考訳）: ニューラルODEプロセスは、潜在変数モデルを使用して動的にメタラーニングする問題にアプローチし、コンテキスト情報の柔軟な集約を可能にする。 この柔軟性はneural process frameworkから継承され、任意のサイズのコンテキスト観察の集合を固定長表現に集約することができる。 物理科学では、保存された量の値や理解されたコンポーネントの記述など、システムの生の観察に加え、構造化された知識へのアクセスがしばしば行われます。 集約の柔軟性を活かし,ニューラルネットワークのodeプロセスモデルを拡張し,特権情報設定を用いた学習における付加情報の利用を行い,シミュレーションダイナミクスタスクにおける精度とキャリブレーションの改善を示す実験を行い,拡張性を検証する。

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