論文の概要: Predicting long-term collective animal behavior with deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06839v1
• Date: Tue, 14 Feb 2023 05:25:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 16:20:13.080557
• Title: Predicting long-term collective animal behavior with deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習による長期的集団動物行動予測
• Authors: Vaios Papaspyros, Ram\'on Escobedo, Alexandre Alahi, Guy Theraulaz, Cl\'ement Sire, Francesco Mondada
• Abstract要約: 本研究は,魚種Hemigrammus rhodostomusにおける社会的相互作用の深層学習モデルを導入する。 実験結果と最先端解析モデルの結果を比較した。 我々は,ソーシャルインタラクションの機械学習モデルが,その分析モデルと直接競合できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.06717327342473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deciphering the social interactions that govern collective behavior in animal societies has greatly benefited from advancements in modern computing. Computational models diverge into two kinds of approaches: analytical models and machine learning models. This work introduces a deep learning model for social interactions in the fish species Hemigrammus rhodostomus, and compares its results to experiments and to the results of a state-of-the-art analytical model. To that end, we propose a systematic methodology to assess the faithfulness of a model, based on the introduction of a set of stringent observables. We demonstrate that machine learning models of social interactions can directly compete against their analytical counterparts. Moreover, this work demonstrates the need for consistent validation across different timescales and highlights which design aspects critically enables our deep learning approach to capture both short- and long-term dynamics. We also show that this approach is scalable to other fish species.
• Abstract（参考訳）: 動物社会における集団行動を管理する社会的相互作用の解読は、現代コンピューティングの進歩から大きな恩恵を受けている。 計算モデルは分析モデルと機械学習モデルという2つのアプローチにまたがる。 本研究は,魚種Hemigrammus rhodostomusにおける社会的相互作用の深層学習モデルを導入し,実験結果と最先端の分析モデルの結果を比較した。 そこで本研究では,厳密な観測値の集合の導入に基づいて,モデルの忠実度を評価するための体系的手法を提案する。 我々は,ソーシャルインタラクションの機械学習モデルが,その分析モデルと直接競合できることを実証した。 さらに、この研究は異なる時間スケールにまたがって一貫した検証の必要性を示し、デザインの側面が私たちのディープラーニングアプローチを短期的および長期的両方のダイナミクスを捉える上で決定的に有効であるかを強調します。 このアプローチは他の魚種にも拡張可能であることも示しています。

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