論文の概要: Learning Wave Propagation with Attention-Based Convolutional Recurrent
Autoencoder Net
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06628v1
- Date: Mon, 17 Jan 2022 20:51:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-20 06:17:46.799957
- Title: Learning Wave Propagation with Attention-Based Convolutional Recurrent
Autoencoder Net
- Title（参考訳）: 意図に基づく畳み込みリカレントオートエンコーダネットによる学習波伝播
- Authors: Indu Kant Deo, Rajeev Jaiman
- Abstract要約: 本稿では、波動伝播現象のデータ駆動モデリングのための、エンド・ツー・エンドの注意に基づく畳み込み再帰型オートエンコーダ(AB-CRAN)ネットワークを提案する。
波動伝搬に時間依存の双曲偏微分方程式で与えられる全階スナップショットから、デノナイジングに基づく畳み込みオートエンコーダを用いる。
注意に基づくシーケンス・ツー・シーケンス・ネットワークは、通常のRNN-LSTMと比較して、予測の時間-水平を5倍増加させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present an end-to-end attention-based convolutional
recurrent autoencoder (AB-CRAN) network for data-driven modeling of wave
propagation phenomena. The proposed network architecture relies on the
attention-based recurrent neural network (RNN) with long short-term memory
(LSTM) cells. To construct the low-dimensional learning model, we employ a
denoising-based convolutional autoencoder from the full-order snapshots given
by time-dependent hyperbolic partial differential equations for wave
propagation. To begin, we attempt to address the difficulty in evolving the
low-dimensional representation in time with a plain RNN-LSTM for wave
propagation phenomenon. We build an attention-based sequence-to-sequence
RNN-LSTM architecture to predict the solution over a long time horizon. To
demonstrate the effectiveness of the proposed learning model, we consider three
benchmark problems namely one-dimensional linear convection, nonlinear viscous
Burgers, and two-dimensional Saint-Venant shallow water system. Using the
time-series datasets from the benchmark problems, our novel AB-CRAN
architecture accurately captures the wave amplitude and preserves the wave
characteristics of the solution for long time horizons. The attention-based
sequence-to-sequence network increases the time-horizon of prediction by five
times compared to the plain RNN-LSTM. Denoising autoencoder further reduces the
mean squared error of prediction and improves the generalization capability in
the parameter space.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,波動伝播現象をデータ駆動でモデル化するための,エンド・ツー・エンドの注意に基づく畳み込みリカレントオートエンコーダ(AB-CRAN)ネットワークを提案する。
提案したネットワークアーキテクチャは、長い短期記憶(LSTM)セルを持つ注意ベースのリカレントニューラルネットワーク(RNN)に依存している。
低次元学習モデルを構築するために,波伝搬の時間依存双曲型偏微分方程式が与える全次スナップショットからデニュージングに基づく畳み込みオートエンコーダを用いる。
まず,低次元表現を時間的に発展させることの難しさを,波動伝播現象に対するプレーンなRNN-LSTMを用いて解決しようとする。
注意に基づくシーケンス・ツー・シークエンス RNN-LSTM アーキテクチャを構築し,その解決策を長期にわたって予測する。
提案した学習モデルの有効性を示すために, 1次元線形対流, 非線形粘性バーガー, 2次元サントベナント浅層水系の3つのベンチマーク問題を検討した。
ベンチマーク問題から得られた時系列データセットを用いて,我々の新しいAB-CRANアーキテクチャは,波の振幅を正確に把握し,解の波動特性を長期水平に保存する。
注意に基づくシーケンスからシーケンスへのネットワークは、通常のrnn-lstmと比較して予測の時間ホリゾンを5倍増加させる。
デノージングオートエンコーダはさらに予測の平均二乗誤差を低減し、パラメータ空間における一般化能力を向上させる。
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