Fugu-MT 論文翻訳(概要): Human Biophysics as Network Weights: Conditional Generative Models for Ultra-fast Simulation

論文の概要: Human Biophysics as Network Weights: Conditional Generative Models for Ultra-fast Simulation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01856v1
Date: Thu, 3 Nov 2022 14:49:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-04 14:43:50.725085
Title: Human Biophysics as Network Weights: Conditional Generative Models for Ultra-fast Simulation
Title（参考訳）: ネットワークウェイトとしてのヒト生理学:超高速シミュレーションのための条件付き生成モデル
Authors: Shihan Ma, Alexander Kenneth Clarke, Kostiantyn Maksymenko, Samuel Deslauriers-Gauthier, Xinjun Sheng, Xiangyang Zhu, Dario Farina
Abstract要約: 深層潜伏変数モデルの要素と条件付き対向学習を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャであるBioMimeを提案する。そこで我々は,BioMimeが人間の筋肉生理学の複雑な数値モデルを正確に模倣できることを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 59.694872114852835
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Simulations of biophysical systems have provided a huge contribution to our fundamental understanding of human physiology and remain a central pillar for developments in medical devices and human machine interfaces. However, despite their successes, such simulations usually rely on highly computationally expensive numerical modelling, which is often inefficient to adapt to new simulation parameters. This limits their use in dynamic models of human behavior, for example in modelling the electric fields generated by muscles in a moving arm. We propose the alternative approach to use conditional generative models, which can learn complex relationships between the underlying generative conditions whilst remaining inexpensive to sample from. As a demonstration of this concept, we present BioMime, a hybrid architecture that combines elements of deep latent variable models and conditional adversarial training to construct a generative model that can both transform existing data samples to reflect new modelling assumptions and sample new data from a conditioned distribution. We demonstrate that BioMime can learn to accurately mimic a complex numerical model of human muscle biophysics and then use this knowledge to continuously sample from a dynamically changing system in real-time. We argue that transfer learning approaches with conditional generative models are a viable solution for dynamic simulation with any numerical model.
Abstract（参考訳）: 生体物理システムのシミュレーションは、人間の生理学の基本的な理解に大きく貢献し、医療機器やヒューマンマシンインタフェースの発達の柱であり続けている。しかし、その成功にもかかわらず、そのようなシミュレーションは通常、計算に高価な数値モデリングに依存しており、新しいシミュレーションパラメータに適応するにはしばしば非効率である。これは人間の行動の動的モデル、例えば動く腕の筋肉によって生じる電界のモデリングにおける使用を制限する。提案手法は条件付き生成モデルを用いて,コストを抑えつつ,基礎となる生成条件間の複雑な関係を学習する手法である。この概念の実証として,深層潜伏変数モデルの要素と条件付き逆数学習を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャであるBioMimeを提案し,既存のデータサンプルを変換して新しいモデリング仮定を反映し,条件付き分布から新しいデータをサンプリングできる生成モデルを構築した。我々は,BioMimeが人間の筋肉生理学の複雑な数値モデルを正確に模倣し,この知識を用いて動的に変化するシステムからリアルタイムにサンプルを採取できることを実証した。我々は、条件付き生成モデルを用いた伝達学習アプローチは、任意の数値モデルを持つ動的シミュレーションにとって有効な解であると主張する。

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