論文の概要: A critical look at deep neural network for dynamic system modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11604v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 09:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 16:04:54.508626
• Title: A critical look at deep neural network for dynamic system modeling
• Title（参考訳）: 動的システムモデリングのためのディープニューラルネットワークの批判的考察
• Authors: Jinming Zhou and Yucai Zhu
• Abstract要約: 本稿では,入力出力データを用いた動的システムのモデリングにおける(深度)ニューラルネットワークの能力に疑問を呈する。 線形時間不変(LTI)力学系の同定には、2つの代表的なニューラルネットワークモデルを比較する。 LTIシステムでは、LSTMとCFNNはノイズのないケースでも一貫したモデルを提供できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural network models become increasingly popular as dynamic modeling tools in the control community. They have many appealing features including nonlinear structures, being able to approximate any functions. While most researchers hold optimistic attitudes towards such models, this paper questions the capability of (deep) neural networks for the modeling of dynamic systems using input-output data. For the identification of linear time-invariant (LTI) dynamic systems, two representative neural network models, Long Short-Term Memory (LSTM) and Cascade Foward Neural Network (CFNN) are compared to the standard Prediction Error Method (PEM) of system identification. In the comparison, four essential aspects of system identification are considered, then several possible defects and neglected issues of neural network based modeling are pointed out. Detailed simulation studies are performed to verify these defects: for the LTI system, both LSTM and CFNN fail to deliver consistent models even in noise-free cases; and they give worse results than PEM in noisy cases.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデルは、コントロールコミュニティにおける動的モデリングツールとしてますます普及しています。 非線形構造を含む多くの魅力的な特徴を持ち、任意の関数を近似することができる。 ほとんどの研究者はそのようなモデルに対して楽観的な態度を取るが、入力出力データを用いた動的システムのモデリングにおける(深い)ニューラルネットワークの能力に疑問を投げかける。 線形時間不変(LTI)力学系の同定には、Long Short-Term Memory(LSTM)とCascade Foward Neural Network(CFNN)の2つの代表的なニューラルネットワークモデルが、システム同定の標準的な予測誤差法(PEM)と比較される。 比較において,システム同定の4つの本質的側面を考察し,ニューラルネットワークに基づくモデリングの問題点と問題点を指摘した。 ltiシステムでは、lstmとcfnnの両方がノイズのないケースでも一貫したモデルを提供できず、ノイズの多いケースではpemよりも悪い結果をもたらす。

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