論文の概要: WaveNet-Based Deep Neural Networks for the Characterization of Anomalous Diffusion (WADNet)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08887v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 19:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:06:10.512224
• Title: WaveNet-Based Deep Neural Networks for the Characterization of Anomalous Diffusion (WADNet)
• Title（参考訳）: WaveNet-based Deep Neural Networks for the Characteristics of Anomalous Diffusion (WADNet)
• Authors: Dezhong Li, Qiujin Yao, Zihan Huang
• Abstract要約: 異常拡散は物理的、化学的、生物学的、経済的システムの進化に関与している。 この課題は,単一軌跡評価のための新しいアプローチを客観的に評価し,比較することを目的としている。 We developed a WaveNet-based Deep Neural Network (WADNet) by using a modified WaveNet encoder with long short-term memory network。
• 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: Anomalous diffusion, which shows a deviation of transport dynamics from the framework of standard Brownian motion, is involved in the evolution of various physical, chemical, biological, and economic systems. The study of such random processes is of fundamental importance in unveiling the physical properties of random walkers and complex systems. However, classical methods to characterize anomalous diffusion are often disqualified for individual short trajectories, leading to the launch of the Anomalous Diffusion (AnDi) Challenge. This challenge aims at objectively assessing and comparing new approaches for single trajectory characterization, with respect to three different aspects: the inference of the anomalous diffusion exponent; the classification of the diffusion model; and the segmentation of trajectories. In this article, to address the inference and classification tasks in the challenge, we develop a WaveNet-based deep neural network (WADNet) by combining a modified WaveNet encoder with long short-term memory networks, without any prior knowledge of anomalous diffusion. As the performance of our model has surpassed the current 1st places in the challenge leaderboard on both two tasks for all dimensions (6 subtasks), WADNet could be the part of state-of-the-art techniques to decode the AnDi database. Our method presents a benchmark for future research, and could accelerate the development of a versatile tool for the characterization of anomalous diffusion.
• Abstract（参考訳）: 標準的なブラウン運動の枠組みから輸送力学の偏りを示す異常拡散は、様々な物理的、化学的、生物学的、経済的システムの進化に関与している。 このようなランダムな過程の研究は、ランダムなウォーカーや複素系の物理的性質を明らかにする上で重要なものである。 しかし、異常拡散を特徴付ける古典的な方法は、個々の短い軌道に対して不適格であり、異常拡散(andi)チャレンジの開始に繋がる。 この課題は, 異常拡散指数の推定, 拡散モデルの分類, 軌道の分割という3つの異なる側面において, 単一軌道特性に対する新しいアプローチを客観的に評価・比較することを目的としている。 本稿では、この課題における推論と分類の課題に対処するため、修正されたWaveNetエンコーダと長い短期記憶ネットワークを組み合わせたWaveNetベースのディープニューラルネットワーク(WADNet)を開発した。 我々のモデルの性能は、すべての次元の2つのタスク(6つのサブタスク)において、現在のリーダーボードの1位を超えているため、WADNetはAnDiデータベースをデコードするための最先端技術の一部である可能性がある。 提案手法は将来の研究のためのベンチマークを示し, 異常拡散特性評価のための汎用ツールの開発を加速させる。

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