論文の概要: Fine-tuning Vision Transformers for the Prediction of State Variables in Ising Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13925v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 00:23:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 06:49:09.919709
• Title: Fine-tuning Vision Transformers for the Prediction of State Variables in Ising Models
• Title（参考訳）: イジングモデルにおける状態変数予測のための微調整視覚トランスフォーマ
• Authors: Onur Kara and Arijit Sehanobish and Hector H Corzo
• Abstract要約: Transformerは、スタックされた注意とポイントワイドで完全に接続されたレイヤで構成される最先端のディープラーニングモデルである。 本研究では、2次元イジングモデルシミュレーションの状態変数を予測するために視覚変換器(ViT)を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9005223064604078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers are state-of-the-art deep learning models that are composed of stacked attention and point-wise, fully connected layers designed for handling sequential data. Transformers are not only ubiquitous throughout Natural Language Processing (NLP), but, recently, they have inspired a new wave of Computer Vision (CV) applications research. In this work, a Vision Transformer (ViT) is applied to predict the state variables of 2-dimensional Ising model simulations. Our experiments show that ViT outperform state-of-the-art Convolutional Neural Networks (CNN) when using a small number of microstate images from the Ising model corresponding to various boundary conditions and temperatures. This work opens the possibility of applying ViT to other simulations, and raises interesting research directions on how attention maps can learn about the underlying physics governing different phenomena.
• Abstract（参考訳）: Transformerは、シーケンシャルデータを扱うように設計された、スタックされた注意とポイントワイドで完全に接続されたレイヤで構成される最先端のディープラーニングモデルである。 トランスフォーマーは自然言語処理(nlp)を通じて広く普及しているだけでなく、最近ではコンピュータビジョン(cv)の新しい応用研究の波に触発されている。 本研究では、2次元イジングモデルシミュレーションの状態変数を予測するために視覚変換器(ViT)を適用した。 実験により,様々な境界条件と温度に対応するイジングモデルからの微小状態画像を用いた場合,vitは最先端畳み込みニューラルネットワーク(cnn)よりも優れていることが示された。 この研究は、vitを他のシミュレーションに適用する可能性を開き、異なる現象を支配する基礎となる物理学について注意マップがどのように学べるかに関する興味深い研究指針を提起する。

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