論文の概要: Capturing Actionable Dynamics with Structured Latent Ordinary
Differential Equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12932v1
- Date: Fri, 25 Feb 2022 20:00:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 14:18:07.541315
- Title: Capturing Actionable Dynamics with Structured Latent Ordinary
Differential Equations
- Title（参考訳）: 構造的潜在常微分方程式による動作可能ダイナミクスのキャプチャ
- Authors: Paidamoyo Chapfuwa, Sherri Rose, Lawrence Carin, Edward Meeds, Ricardo
Henao
- Abstract要約: 本稿では,その潜在表現内でのシステム入力の変動をキャプチャする構造付き潜在ODEモデルを提案する。
静的変数仕様に基づいて,本モデルではシステムへの入力毎の変動要因を学習し,潜在空間におけるシステム入力の影響を分離する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.62843292346813
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: End-to-end learning of dynamical systems with black-box models, such as
neural ordinary differential equations (ODEs), provides a flexible framework
for learning dynamics from data without prescribing a mathematical model for
the dynamics. Unfortunately, this flexibility comes at the cost of
understanding the dynamical system, for which ODEs are used ubiquitously.
Further, experimental data are collected under various conditions (inputs),
such as treatments, or grouped in some way, such as part of sub-populations.
Understanding the effects of these system inputs on system outputs is crucial
to have any meaningful model of a dynamical system. To that end, we propose a
structured latent ODE model that explicitly captures system input variations
within its latent representation. Building on a static latent variable
specification, our model learns (independent) stochastic factors of variation
for each input to the system, thus separating the effects of the system inputs
in the latent space. This approach provides actionable modeling through the
controlled generation of time-series data for novel input combinations (or
perturbations). Additionally, we propose a flexible approach for quantifying
uncertainties, leveraging a quantile regression formulation. Experimental
results on challenging biological datasets show consistent improvements over
competitive baselines in the controlled generation of observational data and
prediction of biologically meaningful system inputs.
- Abstract（参考訳）: ニューラル常微分方程式(ODE)のようなブラックボックスモデルを用いた力学系のエンドツーエンド学習は、力学の数学的モデルを記述することなく、データから力学を学習するための柔軟なフレームワークを提供する。
残念ながら、この柔軟性は、ODEがユビキタスに使用される動的システムを理解するコストが伴う。
さらに、処理などの様々な条件(入力)で実験データを収集したり、サブ人口の一部など何らかの方法でグループ化したりする。
これらのシステム入力がシステム出力に与える影響を理解することは、動的システムの有意義なモデルを持つことに不可欠である。
そこで我々は,その潜在表現におけるシステム入力の変動を明示的に捉えた構造的潜在odeモデルを提案する。
静的な潜在変数仕様に基づいて,システムへの入力毎に変動の(独立な)確率的要因を学習し,潜在空間におけるシステム入力の効果を分離する。
このアプローチは、新しい入力の組み合わせ(あるいは摂動)のための時系列データの生成を制御することによって、アクション可能なモデリングを提供する。
さらに,不確実性を定量化するための柔軟な手法を提案する。
生体データセットに挑戦する実験結果は、観測データの制御された生成における競合ベースラインよりも一貫した改善と、生物学的に有意義なシステム入力の予測を示す。
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