論文の概要: Transfer Learning of High-Fidelity Opacity Spectra in Autoencoders and Surrogate Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00853v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 03:57:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 05:05:22.527263
• Title: Transfer Learning of High-Fidelity Opacity Spectra in Autoencoders and Surrogate Models
• Title（参考訳）: オートエンコーダおよびサロゲートモデルにおける高忠実度不透明スペクトルの伝達学習
• Authors: Michael D. Vander Wal and Ryan G. McClarren and Kelli D. Humbird
• Abstract要約: ニューラルネットワークはこれらのスペクトルを再現することができるが、ニューラルネットワークはそれらを訓練するためにデータを必要とする。 本稿では, 高忠実度クリプトンデータを用いて, 3%から4%の誤差で高忠実度スペクトルを再現できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulations of high energy density physics are expensive, largely in part for the need to produce non-local thermodynamic equilibrium opacities. High-fidelity spectra may reveal new physics in the simulations not seen with low-fidelity spectra, but the cost of these simulations also scale with the level of fidelity of the opacities being used. Neural networks are capable of reproducing these spectra, but neural networks need data to to train them which limits the level of fidelity of the training data. This paper demonstrates that it is possible to reproduce high-fidelity spectra with median errors in the realm of 3\% to 4\% using as few as 50 samples of high-fidelity Krypton data by performing transfer learning on a neural network trained on many times more low-fidelity data.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー密度物理学のシミュレーションは高価であり、主に非局所熱力学平衡不透明度を生成する必要がある。 高忠実度スペクトルは、低忠実度スペクトルでは見られないシミュレーションにおける新しい物理を明らかにするが、これらのシミュレーションのコストは、使用中の不純物の忠実度レベルとともにスケールする。 ニューラルネットワークはこれらのスペクトルを再現することができるが、トレーニングデータの忠実度を制限するために、トレーニングするデータが必要である。 本稿では,複数の低忠実度データでトレーニングされたニューラルネットワーク上で転送学習を行うことで,高忠実度クリプトンデータの50サンプルのサンプルを用いて,中央値誤差が3-%から4-%の範囲で高忠実度スペクトルを再現できることを実証する。

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