論文の概要: NINNs: Nudging Induced Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07947v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 14:29:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 16:48:58.958193
• Title: NINNs: Nudging Induced Neural Networks
• Title（参考訳）: NINN:看護誘発ニューラルネットワーク
• Authors: Harbir Antil, Rainald L\"ohner, Randy Price
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)の精度を制御・改善するためのヌーディング誘導ニューラルネットワーク(NINN)と呼ばれる新しいアルゴリズム NINNは、ネットワークの前方伝播にフィードバック制御項を追加することで機能する。 NINNに対して厳密な収束解析が確立されている。
• 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: New algorithms called nudging induced neural networks (NINNs), to control and improve the accuracy of deep neural networks (DNNs), are introduced. The NINNs framework can be applied to almost all pre-existing DNNs, with forward propagation, with costs comparable to existing DNNs. NINNs work by adding a feedback control term to the forward propagation of the network. The feedback term nudges the neural network towards a desired quantity of interest. NINNs offer multiple advantages, for instance, they lead to higher accuracy when compared with existing data assimilation algorithms such as nudging. Rigorous convergence analysis is established for NINNs. The algorithmic and theoretical findings are illustrated on examples from data assimilation and chemically reacting flows.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の精度を制御し改善する、ヌーディング誘導ニューラルネットワーク(NINN)と呼ばれる新しいアルゴリズムが導入されている。 NINNsフレームワークは、既存のDNNに匹敵するコストで、ほとんどすべての既存のDNNに適用できる。 NINNは、ネットワークの前方伝播にフィードバック制御項を追加することで機能する。 フィードバック項は、ニューラルネットワークを所望の量の関心に向ける。 ninn は、例えば、nudging のような既存のデータ同化アルゴリズムと比較した場合、高い精度をもたらす複数の利点がある。 NINNに対して厳密な収束解析が確立されている。 アルゴリズム的および理論的知見は、データ同化と化学反応流の例で示される。

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