論文の概要: HyperPINN: Learning parameterized differential equations with
physics-informed hypernetworks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01008v1
- Date: Thu, 28 Oct 2021 17:50:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-02 17:28:31.590955
- Title: HyperPINN: Learning parameterized differential equations with
physics-informed hypernetworks
- Title（参考訳）: HyperPINN:物理インフォームドハイパーネットを用いたパラメータ化微分方程式の学習
- Authors: Filipe de Avila Belbute-Peres, Yi-fan Chen, Fei Sha
- Abstract要約: 本稿では,ハイパーネットワークを用いてパラメータ化から微分方程式を解くニューラルネットワークを学習するHyperPINNを提案する。
我々は、PDEとODEの両方の実験で、このタイプのモデルが、小さなサイズを維持する微分方程式に対するニューラルネットワークの解をもたらすことを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.095262903584725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Many types of physics-informed neural network models have been proposed in
recent years as approaches for learning solutions to differential equations.
When a particular task requires solving a differential equation at multiple
parameterizations, this requires either re-training the model, or expanding its
representation capacity to include the parameterization -- both solution that
increase its computational cost. We propose the HyperPINN, which uses
hypernetworks to learn to generate neural networks that can solve a
differential equation from a given parameterization. We demonstrate with
experiments on both a PDE and an ODE that this type of model can lead to neural
network solutions to differential equations that maintain a small size, even
when learning a family of solutions over a parameter space.
- Abstract（参考訳）: 近年、微分方程式の解を学習するためのアプローチとして、物理学インフォームドニューラルネットワークモデルが数多く提案されている。
特定のタスクが複数のパラメータ化で微分方程式を解く必要がある場合、モデルを再訓練するか、パラメータ化を含むために表現能力を拡大するかのどちらかが必要となる。
本研究では,ハイパーネットワークを用いて与えられたパラメータ化から微分方程式を解くニューラルネットワークを生成するハイパーピンを提案する。
我々はPDEとODEの両方で実験を行い、パラメータ空間上の解の族を学習しても、このタイプのモデルは小さなサイズを維持する微分方程式に対するニューラルネットワークの解をもたらすことを実証した。
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