論文の概要: Approximately Equivariant Networks for Imperfectly Symmetric Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11969v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 07:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-31 15:41:28.678156
• Title: Approximately Equivariant Networks for Imperfectly Symmetric Dynamics
• Title（参考訳）: 不完全対称力学に対する近似同値ネットワーク
• Authors: Rui Wang, Robin Walters, Rose Yu
• Abstract要約: 我々のモデルは、シミュレーションされた乱流領域と実世界のマルチストリームジェット流の両方において、対称性バイアスのないベースラインと過度に厳密な対称性を持つベースラインの両方より優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.363954435050264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incorporating symmetry as an inductive bias into neural network architecture has led to improvements in generalization, data efficiency, and physical consistency in dynamics modeling. Methods such as CNN or equivariant neural networks use weight tying to enforce symmetries such as shift invariance or rotational equivariance. However, despite the fact that physical laws obey many symmetries, real-world dynamical data rarely conforms to strict mathematical symmetry either due to noisy or incomplete data or to symmetry breaking features in the underlying dynamical system. We explore approximately equivariant networks which are biased towards preserving symmetry but are not strictly constrained to do so. By relaxing equivariance constraints, we find that our models can outperform both baselines with no symmetry bias and baselines with overly strict symmetry in both simulated turbulence domains and real-world multi-stream jet flow.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークアーキテクチャにインダクティブバイアスとして対称性を組み込むことで、ダイナミクスモデリングにおける一般化、データ効率、物理的一貫性が向上した。 cnnや等変ニューラルネットワークのような手法では、シフト不変性や回転同値性といった対称性を強制するために重み付きを用いる。 しかし、物理法則が多くの対称性に従うという事実にもかかわらず、実世界の力学データは、ノイズや不完全データによる厳密な数学的対称性や、基礎となる力学系における対称性の破れの特徴にほとんど準拠しない。 対称性の保存に偏りがあるが、厳密に制約されていない、概略同変ネットワークを探索する。 等分散制約を緩和することにより、我々のモデルは対称性バイアスのないベースラインと、シミュレーションされた乱流領域と実世界のマルチストリームジェットフローの両方において過度に厳密な対称性を持つベースラインの両方より優れていることが分かる。

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