論文の概要: Lattice gauge symmetry in neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04389v1
- Date: Mon, 8 Nov 2021 11:20:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-09 15:27:51.617221
- Title: Lattice gauge symmetry in neural networks
- Title(参考訳): ニューラルネットワークにおける格子ゲージ対称性
- Authors: Matteo Favoni, Andreas Ipp, David I. M\"uller, Daniel Schuh
- Abstract要約: 格子ゲージ同変畳み込みニューラルネットワーク(L-CNN)と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャについてレビューする。
我々は、ゲージ同変畳み込み層と双線型層を明示的に構築するために使用するゲージ同値の概念について議論する。
L-CNNと等価でないCNNの性能は、一見単純な非線形回帰タスクを用いて比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We review a novel neural network architecture called lattice gauge
equivariant convolutional neural networks (L-CNNs), which can be applied to
generic machine learning problems in lattice gauge theory while exactly
preserving gauge symmetry. We discuss the concept of gauge equivariance which
we use to explicitly construct a gauge equivariant convolutional layer and a
bilinear layer. The performance of L-CNNs and non-equivariant CNNs is compared
using seemingly simple non-linear regression tasks, where L-CNNs demonstrate
generalizability and achieve a high degree of accuracy in their predictions
compared to their non-equivariant counterparts.
- Abstract(参考訳): 本稿では,格子ゲージ同変畳み込みニューラルネットワーク(l-cnns)と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャについて検討する。
ゲージ同変畳み込み層と双線型層を明示的に構成するために使用するゲージ同分散の概念について考察する。
L-CNNと非同変CNNの性能は、一見単純な非線形回帰タスクを用いて比較され、L-CNNは一般化可能性を示し、非同変CNNよりも高い精度で予測できる。
関連論文リスト
- Enhancing lattice kinetic schemes for fluid dynamics with Lattice-Equivariant Neural Networks [79.16635054977068]
我々はLattice-Equivariant Neural Networks (LENNs)と呼ばれる新しい同変ニューラルネットワークのクラスを提案する。
我々の手法は、ニューラルネットワークに基づく代理モデルLattice Boltzmann衝突作用素の学習を目的とした、最近導入されたフレームワーク内で開発されている。
本研究は,実世界のシミュレーションにおける機械学習強化Lattice Boltzmann CFDの実用化に向けて展開する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T17:23:15Z) - Neural Tangent Kernels Motivate Graph Neural Networks with
Cross-Covariance Graphs [94.44374472696272]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の文脈におけるNTKとアライメントについて検討する。
その結果、2層GNNのアライメントの最適性に関する理論的保証が確立された。
これらの保証は、入力と出力データの相互共分散の関数であるグラフシフト演算子によって特徴づけられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T19:54:21Z) - Learning Layer-wise Equivariances Automatically using Gradients [66.81218780702125]
畳み込みは等価対称性をニューラルネットワークにエンコードし、より優れた一般化性能をもたらす。
対称性は、ネットワークが表現できる機能、事前に指定する必要、適応できない機能に対して、固定されたハード制約を提供する。
私たちのゴールは、勾配を使ってデータから自動的に学習できるフレキシブル対称性の制約を可能にすることです。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T20:22:43Z) - Geometrical aspects of lattice gauge equivariant convolutional neural
networks [0.0]
格子ゲージ同変畳み込みニューラルネットワーク(L-CNN)は、非アベリア格子ゲージ理論に適用可能な畳み込みニューラルネットワークの枠組みである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T20:49:08Z) - Permutation Equivariant Neural Functionals [92.0667671999604]
この研究は、他のニューラルネットワークの重みや勾配を処理できるニューラルネットワークの設計を研究する。
隠れた層状ニューロンには固有の順序がないため, 深いフィードフォワードネットワークの重みに生じる置換対称性に着目する。
実験の結果, 置換同変ニューラル関数は多種多様なタスクに対して有効であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-27T18:52:38Z) - Applications of Lattice Gauge Equivariant Neural Networks [0.0]
格子ゲージ同変畳み込みニューラルネットワーク(L-CNN)
L-CNNは従来のニューラルネットワークよりも、異なるサイズの格子をより一般化することができる。
我々はL-CNNのWilsonフローや連続正規化フローへの応用の可能性について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-01T19:32:42Z) - Interrelation of equivariant Gaussian processes and convolutional neural
networks [77.34726150561087]
現在、ニューラルネットワーク(NN)とガウス過程(GP)の関係に基づく機械学習(ML)には、かなり有望な新しい傾向がある。
本研究では、ベクトル値のニューロン活性化を持つ2次元ユークリッド群とそれに対応する独立に導入された同変ガウス過程(GP)との関係を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-17T17:02:35Z) - Revisiting Transformation Invariant Geometric Deep Learning: Are Initial
Representations All You Need? [80.86819657126041]
変換不変および距離保存初期表現は変換不変性を達成するのに十分であることを示す。
具体的には、多次元スケーリングを変更することで、変換不変かつ距離保存された初期点表現を実現する。
我々は、TinvNNが変換不変性を厳密に保証し、既存のニューラルネットワークと組み合わせられるほど汎用的で柔軟なことを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-23T03:52:33Z) - Preserving gauge invariance in neural networks [0.0]
格子ゲージ同変畳み込みニューラルネットワーク(L-CNN)
L-CNNは格子上のゲージ不変および同変関数の大きなクラスを表現することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-21T14:08:12Z) - Encoding Involutory Invariance in Neural Networks [1.6371837018687636]
ある状況では、ニューラルネットワーク(NN)は、基礎となる物理対称性に従うデータに基づいて訓練される。
本研究では、関数がパリティまでのインボリュート線型/ファイン変換に対して不変な特別な対称性について検討する。
数値実験により,提案モデルが与えられた対称性を尊重しながらベースラインネットワークより優れていたことが示唆された。
また,本手法を水平/垂直反射対称性を持つデータセットに対する畳み込みNN分類タスクに適用する手法も提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T16:07:15Z) - Lattice gauge equivariant convolutional neural networks [0.0]
汎用機械学習アプリケーションのためのLattice gauge equivariant Convolutional Neural Networks (L-CNNs)を提案する。
L-CNNは従来の畳み込みニューラルネットワークでは見つけられないゲージ不変量を学習・一般化できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T19:00:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。