論文の概要: Learn one size to infer all: Exploiting translational symmetries in delay-dynamical and spatio-temporal systems using scalable neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03706v3
• Date: Fri, 5 Jul 2024 08:51:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 06:10:05.901570
• Title: Learn one size to infer all: Exploiting translational symmetries in delay-dynamical and spatio-temporal systems using scalable neural networks
• Title（参考訳）: スケーラブルニューラルネットワークを用いた遅延力学系と時空間系における翻訳対称性の爆発
• Authors: Mirko Goldmann, Claudio R. Mirasso, Ingo Fischer, Miguel C. Soriano,
• Abstract要約: 力学系における翻訳対称性に適応したニューラルネットワーク。 我々はこれらのネットワークをトレーニングし、単一のサイズで遅延と動的時空システムのダイナミクスを予測する。 ネットワークのサイズをスケールすることで、より大きく、より小さなシステムサイズで複雑なダイナミクスを予測できることを実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9686770963118383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We design scalable neural networks adapted to translational symmetries in dynamical systems, capable of inferring untrained high-dimensional dynamics for different system sizes. We train these networks to predict the dynamics of delay-dynamical and spatio-temporal systems for a single size. Then, we drive the networks by their own predictions. We demonstrate that by scaling the size of the trained network, we can predict the complex dynamics for larger or smaller system sizes. Thus, the network learns from a single example and, by exploiting symmetry properties, infers entire bifurcation diagrams.
• Abstract（参考訳）: 動的システムにおける翻訳対称性に適応するスケーラブルなニューラルネットワークを設計し、異なるシステムサイズに対してトレーニングされていない高次元力学を推定する。 我々は,遅延力学系と時空間系のダイナミクスを単一サイズで予測するために,これらのネットワークを訓練する。 そして、彼ら自身の予測でネットワークを駆動する。 トレーニングされたネットワークのサイズを拡大することにより、システムサイズが大きくなるか小さいかの複雑なダイナミクスを予測できることを実証する。 したがって、ネットワークは単一の例から学習し、対称性特性を利用して全分岐図を推測する。

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