Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Network Complexity of Chaos and Turbulence

論文の概要: Neural Network Complexity of Chaos and Turbulence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15382v1
Date: Thu, 24 Nov 2022 13:21:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 23:03:21.152497
Title: Neural Network Complexity of Chaos and Turbulence
Title（参考訳）: カオスと乱流のニューラルネットワーク複雑性
Authors: Tim Whittaker, Romuald A. Janik, Yaron Oz
Abstract要約: 猫や犬のカオス流体,騒音,実世界の画像から乱流を識別するネットワーク分類タスクについて検討する。我々はこれらの分類タスクの相対的困難さを分析し、中間段階と最終段階の計算の複雑さを定量化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study the complexity of chaos and turbulence as viewed by deep neural networks by considering network classification tasks of distinguishing turbulent from chaotic fluid flows, noise and real world images of cats or dogs. We analyze the relative difficulty of these classification tasks and quantify the complexity of the computation at the intermediate and final stages. We analyze incompressible as well as weakly compressible fluid flows and provide evidence for the feature identified by the neural network to distinguish turbulence from chaos.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 猫や犬のカオス流体, ノイズ, 実世界の画像から乱流を識別するネットワーク分類タスクを考慮し, 深層ニューラルネットワークによるカオスと乱流の複雑さについて検討した。我々はこれらの分類タスクの相対的困難さを分析し、中間段階と最終段階の計算の複雑さを定量化する。弱圧縮性流体流と同様に非圧縮性の解析を行い、乱流とカオスを区別するためにニューラルネットワークによって識別された特徴の証拠を提供する。

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