論文の概要: Generalizing to New Physical Systems via Context-Informed Dynamics Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01889v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 07:41:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-13 14:24:30.597160
• Title: Generalizing to New Physical Systems via Context-Informed Dynamics Model
• Title（参考訳）: コンテキストインフォームドダイナミクスモデルによる新しい物理系への一般化
• Authors: Matthieu Kirchmeyer (MLIA), Yuan Yin (MLIA), J\'er\'emie Don\`a (MLIA), Nicolas Baskiotis (MLIA), Alain Rakotomamonjy (LITIS), Patrick Gallinari (MLIA)
• Abstract要約: 文脈インフォームド・ダイナミックス適応(CoDA)のための新しいフレームワークを提案する。 CoDAは、各環境固有のコンテキストパラメータに動的モデルを適用することを学ぶ。 様々なアプリケーション領域を表す非線形ダイナミクスの集合に対して、最先端の一般化結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven approaches to modeling physical systems fail to generalize to unseen systems that share the same general dynamics with the learning domain, but correspond to different physical contexts. We propose a new framework for this key problem, context-informed dynamics adaptation (CoDA), which takes into account the distributional shift across systems for fast and efficient adaptation to new dynamics. CoDA leverages multiple environments, each associated to a different dynamic, and learns to condition the dynamics model on contextual parameters, specific to each environment. The conditioning is performed via a hypernetwork, learned jointly with a context vector from observed data. The proposed formulation constrains the search hypothesis space to foster fast adaptation and better generalization across environments. It extends the expressivity of existing methods. We theoretically motivate our approach and show state-ofthe-art generalization results on a set of nonlinear dynamics, representative of a variety of application domains. We also show, on these systems, that new system parameters can be inferred from context vectors with minimal supervision.
• Abstract（参考訳）: 物理システムのモデリングに対するデータ駆動アプローチは、学習領域と同じ一般ダイナミクスを持つが、異なる物理コンテキストに対応する未認識のシステムへの一般化に失敗します。 本稿では,新しい力学への適応を迅速かつ効率的に行うために,システム間の分散シフトを考慮したコンテキストインフォームド・ダイナミクス・アダプティブ(CoDA)を提案する。 CoDAは異なる動的に関連付けられた複数の環境を活用し、各環境固有のコンテキストパラメータに動的モデルを条件付けることを学ぶ。 コンディショニングはハイパーネットワークを介して行われ、観測データからコンテキストベクトルと共同で学習される。 提案する定式化は探索仮説空間を制約し,高速な適応と環境間のより良い一般化を促進する。 既存のメソッドの表現性を拡張する。 理論的には、このアプローチを動機付け、様々なアプリケーションドメインを表現する非線形ダイナミクスの集合に最先端の一般化結果を示す。 また,これらのシステムでは,新しいシステムパラメータが最小限の監督でコンテキストベクトルから推測できることを示す。

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