論文の概要: A Comparison of Neural Network Architectures for Data-Driven Reduced-Order Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03442v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 23:42:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 15:20:45.672542
• Title: A Comparison of Neural Network Architectures for Data-Driven Reduced-Order Modeling
• Title（参考訳）: データ駆動低次モデリングのためのニューラルネットワークアーキテクチャの比較
• Authors: Anthony Gruber, Max Gunzburger, Lili Ju, Zhu Wang
• Abstract要約: 深部畳み込みオートエンコーダ (CAEs) は大規模力学系のシミュレーションに有効な減階モデル (ROM) を組み込んでいる。 ディープCAEが全てのROMシナリオで優れたパフォーマンスを提供するかどうかは不明である。 自己エンコーダアーキテクチャが関連するROMに与える影響は、深部CAEと2つの代替品の比較を通して研究される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7558717763481635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The popularity of deep convolutional autoencoders (CAEs) has engendered effective reduced-order models (ROMs) for the simulation of large-scale dynamical systems. However, it is not known whether deep CAEs provide superior performance in all ROM scenarios. To elucidate this, the effect of autoencoder architecture on its associated ROM is studied through the comparison of deep CAEs against two alternatives: a simple fully connected autoencoder, and a novel graph convolutional autoencoder. Through benchmark experiments, it is shown that the superior autoencoder architecture for a given ROM application is highly dependent on the size of the latent space and the structure of the snapshot data, with the proposed architecture demonstrating benefits on data with irregular connectivity when the latent space is sufficiently large.
• Abstract（参考訳）: 深層畳み込みオートエンコーダ (CAEs) の人気は、大規模力学系のシミュレーションに有効な減階モデル (ROMs) を生み出している。 しかし、全てのROMシナリオにおいて深いCAEが優れた性能を提供するかどうかは不明である。 これを解明するために、自己エンコーダアーキテクチャが関連するROMに与える影響を、単純な完全連結自己エンコーダと新しいグラフ畳み込み自己エンコーダの2つの選択肢との比較により検討した。 ベンチマーク実験により, あるROMアプリケーションにおける優れたオートエンコーダアーキテクチャは, 潜在空間のサイズとスナップショットデータ構造に大きく依存していることが示され, 提案アーキテクチャは, 潜在空間が十分に大きい場合に不規則な接続性を持つデータに利点を示す。

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