論文の概要: A Meta-Learning Approach to Population-Based Modelling of Structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07980v1
- Date: Wed, 15 Feb 2023 23:01:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-17 15:38:50.869928
- Title: A Meta-Learning Approach to Population-Based Modelling of Structures
- Title（参考訳）: メタラーニングによる構造物の個体群モデリング
- Authors: G. Tsialiamanis, N. Dervilis, D. J. Wagg, K. Worden
- Abstract要約: 構造力学における機械学習アプローチの大きな問題は、構造データの頻繁な欠如である。
この研究は、人口ベースの構造的健康モニタリングの分野に着想を得て、人口内で知識を伝達できるモデルを作成しようとしている。
メタラーニングアプローチを用いて訓練されたモデルは、人口構造に関する推論に関する従来の機械学習手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A major problem of machine-learning approaches in structural dynamics is the
frequent lack of structural data. Inspired by the recently-emerging field of
population-based structural health monitoring (PBSHM), and the use of transfer
learning in this novel field, the current work attempts to create models that
are able to transfer knowledge within populations of structures. The approach
followed here is meta-learning, which is developed with a view to creating
neural network models which are able to exploit knowledge from a population of
various tasks to perform well in newly-presented tasks, with minimal training
and a small number of data samples from the new task. Essentially, the method
attempts to perform transfer learning in an automatic manner within the
population of tasks. For the purposes of population-based structural modelling,
the different tasks refer to different structures. The method is applied here
to a population of simulated structures with a view to predicting their
responses as a function of some environmental parameters. The meta-learning
approach, which is used herein is the model-agnostic meta-learning (MAML)
approach; it is compared to a traditional data-driven modelling approach, that
of Gaussian processes, which is a quite effective alternative when few data
samples are available for a problem. It is observed that the models trained
using meta-learning approaches, are able to outperform conventional machine
learning methods regarding inference about structures of the population, for
which only a small number of samples are available. Moreover, the models prove
to learn part of the physics of the problem, making them more robust than plain
machine-learning algorithms. Another advantage of the methods is that the
structures do not need to be parametrised in order for the knowledge transfer
to be performed.
- Abstract（参考訳）: 構造力学における機械学習アプローチの大きな問題は、構造データの頻繁な欠如である。
最近の人口ベースの構造健康モニタリング(pbshm)の分野と、この新分野におけるトランスファーラーニングの利用に触発され、現在の研究は、構造集団内で知識を伝達できるモデルの作成を試みている。
メタラーニング(メタラーニング)は、さまざまなタスクの集団からの知識を活用して、新しく提示されたタスクでうまく機能するニューラルネットワークモデルを作成するために開発されたもので、最小限のトレーニングと、新しいタスクからの少数のデータサンプルを備える。
本手法は,タスクの個体群内で自動的に移動学習を行おうとする。
人口ベース構造モデリングの目的のために、異なるタスクは異なる構造を参照する。
本手法は, 環境パラメータの関数として応答を予測するために, シミュレーションされた構造物群に適用される。
ここで使用されるメタラーニングアプローチは、モデルに依存しないメタラーニング(MAML)アプローチであり、従来のデータ駆動型モデリングアプローチであるガウス的プロセスと比較される。
メタラーニングアプローチを用いて訓練されたモデルでは, 少数のサンプルしか得られない個体群の構造を推測する従来の機械学習手法を上回ることができることが観察された。
さらに、これらのモデルは問題の物理の一部を学ぶことを証明しており、通常の機械学習アルゴリズムよりも堅牢である。
この方法のもう1つの利点は、知識伝達を実行するために構造をパラメータ化する必要がなくなることである。
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