論文の概要: Learning dynamics from partial observations with structured neural ODEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12550v1
• Date: Wed, 25 May 2022 07:54:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-26 16:00:04.204017
• Title: Learning dynamics from partial observations with structured neural ODEs
• Title（参考訳）: 構造化ニューラルネットワークによる部分観察からの学習力学
• Authors: Mona Buisson-Fenet, Valery Morgenthaler, Sebastian Trimpe, Florent Di Meglio
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルODEに基づくシステム識別に関する幅広い物理的知見を取り入れたフレキシブルなフレームワークを提案する。 本稿では,ロボット外骨格を用いた数値シミュレーションおよび実験データセットにおける提案手法の性能について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.757156314867639
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying dynamical systems from experimental data is a notably difficult task. Prior knowledge generally helps, but the extent of this knowledge varies with the application, and customized models are often needed. We propose a flexible framework to incorporate a broad spectrum of physical insight into neural ODE-based system identification, giving physical interpretability to the resulting latent space. This insight is either enforced through hard constraints in the optimization problem or added in its cost function. In order to link the partial and possibly noisy observations to the latent state, we rely on tools from nonlinear observer theory to build a recognition model. We demonstrate the performance of the proposed approach on numerical simulations and on an experimental dataset from a robotic exoskeleton.
• Abstract（参考訳）: 実験データから力学系を特定することは特に難しい課題である。 事前の知識は一般的に役に立つが、この知識の範囲はアプリケーションによって異なり、カスタマイズされたモデルが必要になることが多い。 本稿では,ニューラルODEに基づくシステム識別に関する幅広い物理的知見を取り入れたフレキシブルな枠組みを提案し,結果として生じる潜在空間に物理的解釈性を与える。 この洞察は最適化問題の厳しい制約を通して強制されるか、コスト関数で追加される。 部分的および潜在的に騒がしい観測を潜在状態と結びつけるために、非線形オブザーバ理論から認識モデルを構築するためのツールに依存する。 本研究では,ロボット外骨格を用いた数値シミュレーションおよび実験データセットにおける提案手法の性能を示す。

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