論文の概要: Dynamical System Parameter Identification using Deep Recurrent Cell Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02427v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 07:04:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-07 13:55:44.100673
• Title: Dynamical System Parameter Identification using Deep Recurrent Cell Networks
• Title（参考訳）: ディープリカレントセルネットワークを用いた動的システムパラメータ同定
• Authors: Erdem Akag\"und\"uz and Oguzhan Cifdaloz
• Abstract要約: 本研究では,動的システムにおけるパラメータ同定問題について,ディープラーニング手法を用いて検討する。 異なるリカレントセルを持つ6層ディープニューラルネットワークを利用することで、有効なディープリカレントアーキテクチャを探索する。 文献ではこれまでこの課題に利用されなかったが,BiLSTM( bidirectional gated recurrent cells)により,パラメータ同定の精度が向上した。
• 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: In this paper, we investigate the parameter identification problem in dynamical systems through a deep learning approach. Focusing mainly on second-order, linear time-invariant dynamical systems, the topic of damping factor identification is studied. By utilizing a six-layer deep neural network with different recurrent cells, namely GRUs, LSTMs or BiLSTMs; and by feeding input-output sequence pairs captured from a dynamical system simulator, we search for an effective deep recurrent architecture in order to resolve damping factor identification problem. Our study results show that, although previously not utilized for this task in the literature, bidirectional gated recurrent cells (BiLSTMs) provide better parameter identification results when compared to unidirectional gated recurrent memory cells such as GRUs and LSTM. Thus, indicating that an input-output sequence pair of finite length, collected from a dynamical system and when observed anachronistically, may carry information in both time directions for prediction of a dynamical systems parameter.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的システムのパラメータ同定問題について,ディープラーニング手法を用いて検討する。 主に2階線形時間不変力学系に着目し,減衰因子の同定について検討した。 GRUs,LSTMs,BiLSTMsなど,異なるリカレントセルを持つ6層ディープニューラルネットワークを利用して,動的システムシミュレータから取得した入力-出力シーケンスペアを入力することにより,減衰係数の同定問題を解決する効果的なディープ・リカレント・アーキテクチャを探索する。 文献ではこれまでこの課題に利用されなかったが, 双方向ゲートリカレントセル(BiLSTM)は, GRUやLSTMのような一方向ゲートリカレントメモリセルと比較して, より優れたパラメータ同定結果を提供する。 したがって、有限長の入力出力シーケンス対が力学系から収集され、時間的に観測されると、動的系パラメータの予測のために両方の時間方向の情報を運ぶことができる。

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