論文の概要: Design Target Achievement Index: A Differentiable Metric to Enhance Deep
Generative Models in Multi-Objective Inverse Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03005v1
- Date: Fri, 6 May 2022 04:14:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-09 20:18:00.429549
- Title: Design Target Achievement Index: A Differentiable Metric to Enhance Deep
Generative Models in Multi-Objective Inverse Design
- Title(参考訳): 設計目標達成指標:多目的逆設計における深部生成モデル構築のための微分可能な指標
- Authors: Lyle Regenwetter, Faez Ahmed
- Abstract要約: 設計目標達成指標(Design Target Achievement Index, DTAI)は、設計者が指定した最小パフォーマンス目標を達成するための設計能力を評価する、微分可能で調整可能な指標である。
DTAIをPaDGAN(Performance-Augmented Diverse GAN)に適用し,ベースラインのDeep Generative Modelよりも優れた生成性能を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.091593765662773
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep Generative Machine Learning Models have been growing in popularity
across the design community thanks to their ability to learn and mimic complex
data distributions. While early works are promising, further advancement will
depend on addressing several critical considerations such as design quality,
feasibility, novelty, and targeted inverse design. We propose the Design Target
Achievement Index (DTAI), a differentiable, tunable metric that scores a
design's ability to achieve designer-specified minimum performance targets. We
demonstrate that DTAI can drastically improve the performance of generated
designs when directly used as a training loss in Deep Generative Models. We
apply the DTAI loss to a Performance-Augmented Diverse GAN (PaDGAN) and
demonstrate superior generative performance compared to a set of baseline Deep
Generative Models including a Multi-Objective PaDGAN and specialized tabular
generation algorithms like the Conditional Tabular GAN (CTGAN). We further
enhance PaDGAN with an auxiliary feasibility classifier to encourage feasible
designs. To evaluate methods, we propose a comprehensive set of evaluation
metrics for generative methods that focus on feasibility, diversity, and
satisfaction of design performance targets. Methods are tested on a challenging
benchmarking problem: the FRAMED bicycle frame design dataset featuring
mixed-datatype parametric data, heavily skewed and multimodal distributions,
and ten competing performance objectives.
- Abstract(参考訳): 複雑なデータ分散を学習し模倣する能力のおかげで、Deep Generative Machine Learning Modelsはデザインコミュニティ全体で人気が高まっている。
初期の作品は有望であるが、さらなる発展は設計品質、実現可能性、ノベルティ、ターゲットとなる逆設計といったいくつかの重要な問題に対処することに依存している。
設計目標達成指標(dtai, design target achievement index)を提案する。
ディープジェネレーティブモデルにおけるトレーニングロスとして直接使用される場合,dtaiは生成した設計の性能を劇的に向上できることを実証する。
DTAIの損失をPaDGAN(Performance-Augmented Diverse GAN)に適用し、多目的PaDGANを含むベースラインの深部生成モデルと条件付きタブラルガン(CTGAN)のような特殊な表層生成アルゴリズムと比較して優れた生成性能を示す。
ファシビリティの補助的分類器でPaDGANをさらに強化し、実現可能な設計を奨励する。
提案手法を評価するために, 設計性能目標の実現可能性, 多様性, 満足度に着目した総合的な評価指標を提案する。
フレーム化された自転車フレーム設計データセットには、混合データ型パラメトリックデータ、重く歪んだマルチモーダル分布、競合する10のパフォーマンス目標が含まれている。
関連論文リスト
- Compositional Generative Inverse Design [69.22782875567547]
入力変数を設計して目的関数を最適化する逆設計は重要な問題である。
拡散モデルにより得られた学習エネルギー関数を最適化することにより、そのような逆例を避けることができることを示す。
N-body 相互作用タスクと2次元多面体設計タスクにおいて,実験時に学習した拡散モデルを構成することにより,初期状態と境界形状を設計できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T01:33:39Z) - StableLLaVA: Enhanced Visual Instruction Tuning with Synthesized
Image-Dialogue Data [129.92449761766025]
本稿では,視覚的インストラクションチューニングのための画像と対話を同期的に合成する新しいデータ収集手法を提案する。
このアプローチは生成モデルのパワーを活用し、ChatGPTとテキスト・ツー・イメージ生成モデルの能力とを結合する。
本研究は,各種データセットを対象とした総合的な実験を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-20T12:43:52Z) - Aligning Optimization Trajectories with Diffusion Models for Constrained
Design Generation [17.164961143132473]
本稿では,拡散モデルのサンプリング軌跡と従来の物理法に基づく最適化軌跡との整合性を示す学習フレームワークを提案する。
提案手法では,高コストプリプロセッシングや外部サロゲートモデル,ラベル付きデータの追加を必要とせずに,実用的で高性能な設計を2段階で生成することができる。
この結果から, TAは分布内構成における最先端の深層生成モデルより優れ, 推論計算コストを半減することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-29T09:16:07Z) - Towards Efficient Task-Driven Model Reprogramming with Foundation Models [52.411508216448716]
ビジョンファウンデーションモデルは、非常に大きなモデルキャパシティと幅広いトレーニングデータから恩恵を受け、印象的なパワーを示す。
しかし、実際には、下流のシナリオは限られた計算資源や効率上の考慮のため、小さなモデルしかサポートできない。
これは、ファンデーションモデルの現実的な応用に重要な課題をもたらします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T07:28:33Z) - Beyond Statistical Similarity: Rethinking Metrics for Deep Generative
Models in Engineering Design [10.531935694354448]
本稿では,工学設計における深部生成モデル(DGM)の評価指標のレビューと実践的指針として,その2つを考察する。
まず,機械学習理論を基礎とした深層生成モデルに対する古典的評価指標について概説する。
次に、深い生成モデルを評価するために使用できる設計固有のメトリクスのセットをキュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T16:34:16Z) - Design Space Exploration and Explanation via Conditional Variational
Autoencoders in Meta-model-based Conceptual Design of Pedestrian Bridges [52.77024349608834]
本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)による人間設計者向上のための性能駆動型設計探索フレームワークを提案する。
CVAEはスイスの歩行者橋の合成例18万件で訓練されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T17:28:31Z) - Towards Goal, Feasibility, and Diversity-Oriented Deep Generative Models
in Design [4.091593765662773]
我々は、パフォーマンス、実現可能性、多様性、目標達成を同時に最適化する最初のDeep Generative Modelを提案する。
異なるデータ型のスキュー・マルチモーダルデータを用いた多目的自転車フレーム設計問題に対して, 提案手法を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T20:57:23Z) - Uni-Perceiver: Pre-training Unified Architecture for Generic Perception
for Zero-shot and Few-shot Tasks [73.63892022944198]
我々はUni-Perceiverという汎用認識アーキテクチャを提案する。
様々なモダリティやタスクを、統一されたモデリングと共有パラメータで処理します。
その結果、チューニングなしで事前学習したモデルは、新しいタスクでも合理的なパフォーマンスを達成できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-02T18:59:50Z) - Models, Pixels, and Rewards: Evaluating Design Trade-offs in Visual
Model-Based Reinforcement Learning [109.74041512359476]
視覚的MBRLアルゴリズムにおける予測モデルの設計決定について検討する。
潜在空間の使用など、しばしば重要と見なされる設計上の決定は、タスクのパフォーマンスにはほとんど影響しないことが分かりました。
我々は,この現象が探索とどのように関係しているか,および標準ベンチマークにおける下位スコーリングモデルのいくつかが,同じトレーニングデータでトレーニングされた場合のベストパフォーマンスモデルと同等の性能を発揮するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T18:03:21Z) - MO-PaDGAN: Reparameterizing Engineering Designs for Augmented
Multi-objective Optimization [13.866787416457454]
多目的最適化は多くのエンジニアリング設計問題を解決する上で鍵となる。
深い生成モデルはコンパクトなデザイン表現を学ぶことができる。
Mo-PaDGANは、生成的対向ネットワークに決定的ポイントプロセスに基づく損失関数を追加する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-15T13:58:31Z) - MO-PaDGAN: Generating Diverse Designs with Multivariate Performance
Enhancement [13.866787416457454]
深部生成モデルは自動設計合成と設計空間探索に有用であることが証明されている。
1) 生成した設計には多様性が欠けていること,2) 生成した設計のすべての性能指標を明示的に改善することが困難であること,3) 既存のモデルは一般に高性能な新規設計を生成できないこと,の3つの課題に直面する。
多様性と性能の確率的モデリングのための新しい決定点プロセスに基づく損失関数を含むMO-PaDGANを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T21:57:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。