論文の概要: Port-Hamiltonian Neural Networks with State Dependent Ports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02660v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 14:57:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 18:26:14.452413
• Title: Port-Hamiltonian Neural Networks with State Dependent Ports
• Title（参考訳）: 状態依存型ポートを持つポート・ハミルトンニューラルネットワーク
• Authors: S{\o}lve Eidnes, Alexander J. Stasik, Camilla Sterud, Eivind B{\o}hn and Signe Riemer-S{\o}rensen
• Abstract要約: 本手法は,数個の内力および外力を持つ単純な質量スプリングシステムと,より複雑で現実的なシステムの両方において,ストレス試験を行う。 ポート-ハミルトンニューラルネットワークは、状態依存型ポートでより大きな次元に拡張することができる。 スパースデータとノイズデータのトレーニングを改善するための対称高次積分器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid machine learning based on Hamiltonian formulations has recently been successfully demonstrated for simple mechanical systems. In this work, we stress-test the method on both simple mass-spring systems and more complex and realistic systems with several internal and external forces, including a system with multiple connected tanks. We quantify performance under various conditions and show that imposing different assumptions greatly affect the performance during training presenting advantages and limitations of the method. We demonstrate that port-Hamiltonian neural networks can be extended to larger dimensions with state-dependent ports. We consider learning on systems with known and unknown external forces and show how it can be used to detect deviations in a system and still provide a valid model when the deviations are removed. Finally, we propose a symmetric high-order integrator for improved training on sparse and noisy data.
• Abstract（参考訳）: ハミルトニアンの定式化に基づくハイブリッド機械学習は、最近、単純な機械システムでうまく実証されている。 本研究では,単純な質量バネシステムと,複数の連成タンクを有するシステムを含む複数の内外力を持つより複雑で現実的なシステムの両方において,この手法をストレステストする。 様々な条件下での性能を定量化し、異なる仮定を課すことが、訓練中の性能に大きな影響を与えることを示す。 ポート-ハミルトンニューラルネットワークは、状態依存型ポートでより大きな次元に拡張可能であることを示す。 我々は、未知の外部力を持つシステムの学習について検討し、システム内の偏差を検知し、偏差を取り除く際に有効なモデルを提供する方法を示す。 最後に,スパースデータおよびノイズデータに対するトレーニングを改善するための対称高次積分器を提案する。

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