Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics-Augmented Learning: A New Paradigm Beyond Physics-Informed Learning

論文の概要: Physics-Augmented Learning: A New Paradigm Beyond Physics-Informed Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13901v1
Date: Tue, 28 Sep 2021 17:53:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-29 14:31:16.971098
Title: Physics-Augmented Learning: A New Paradigm Beyond Physics-Informed Learning
Title（参考訳）: 物理強化学習:物理情報学習以外の新しいパラダイム
Authors: Ziming Liu, Yunyue Chen, Yuanqi Du and Max Tegmark
Abstract要約: 我々は、物理情報学習(PIL)の成功パラダイムを、物理情報学習(PAL)と呼ばれるものを含むより一般的なフレームワークに一般化する。数値実験では,PILが適用不可能あるいは非効率な例ではPALが良好に動作することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.226609932118124
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Integrating physical inductive biases into machine learning can improve model generalizability. We generalize the successful paradigm of physics-informed learning (PIL) into a more general framework that also includes what we term physics-augmented learning (PAL). PIL and PAL complement each other by handling discriminative and generative properties, respectively. In numerical experiments, we show that PAL performs well on examples where PIL is inapplicable or inefficient.
Abstract（参考訳）: 物理的帰納バイアスを機械学習に統合することで、モデルの一般化性が向上する。我々は、物理情報学習(PIL)の成功パラダイムを、物理情報学習(PAL)と呼ばれるものを含む、より一般的なフレームワークに一般化する。 PILとPALは、それぞれ識別特性と生成特性を扱い、互いに補完する。数値実験では,PILが適用不可能あるいは非効率な例ではPALが良好に動作することを示す。

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