論文の概要: Disentangled Generative Models for Robust Prediction of System Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11684v3
• Date: Thu, 1 Jun 2023 10:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 02:20:05.498866
• Title: Disentangled Generative Models for Robust Prediction of System Dynamics
• Title（参考訳）: システムダイナミクスのロバスト予測のための遠絡生成モデル
• Authors: Stathi Fotiadis, Mario Lino, Shunlong Hu, Stef Garasto, Chris D Cantwell, Anil Anthony Bharath
• Abstract要約: 本研究では,動的システムの領域パラメータをデータ生成過程の変動要因として扱う。 教師付き不整合と因果分解のアイデアを活用することにより、生成モデルの潜在空間における力学から領域パラメータを分離することを目指す。 その結果,不整合VAEはトレーニングデータに存在しない領域パラメータ空間に適応することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6424064030995957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have become increasingly of interest in dynamical system prediction, but out-of-distribution generalization and long-term stability still remains challenging. In this work, we treat the domain parameters of dynamical systems as factors of variation of the data generating process. By leveraging ideas from supervised disentanglement and causal factorization, we aim to separate the domain parameters from the dynamics in the latent space of generative models. In our experiments we model dynamics both in phase space and in video sequences and conduct rigorous OOD evaluations. Results indicate that disentangled VAEs adapt better to domain parameters spaces that were not present in the training data. At the same time, disentanglement can improve the long-term and out-of-distribution predictions of state-of-the-art models in video sequences.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、動的システムの予測にますます関心が寄せられているが、分散の一般化と長期的な安定性は依然として困難である。 本研究では,動的システムの領域パラメータをデータ生成過程の変動要因として扱う。 教師付き乱れと因果因果分解からアイデアを活用することで、生成モデルの潜在空間におけるダイナミクスからドメインパラメータを分離することを目指している。 実験では、位相空間とビデオシーケンスの両方でダイナミクスをモデル化し、厳密なOOD評価を行う。 その結果,不整合VAEはトレーニングデータに存在しない領域パラメータ空間に適応することが示唆された。 同時に、ビデオシーケンスにおける最先端モデルの長期的および外部的予測を改善することができる。

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