論文の概要: On the effectiveness of neural priors in modeling dynamical systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05728v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 06:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 15:58:54.067957
• Title: On the effectiveness of neural priors in modeling dynamical systems
• Title（参考訳）: 力学系のモデリングにおける神経前兆の効果について
• Authors: Sameera Ramasinghe, Hemanth Saratchandran, Violetta Shevchenko, Simon Lucey
• Abstract要約: ニューラルネットワークがそのようなシステムを学ぶ際に提供するアーキテクチャの規則化について論じる。 動的システムをモデル化する際の複数の問題を解決するために,レイヤ数が少ない単純な座標ネットワークが利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.69155113611877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modelling dynamical systems is an integral component for understanding the natural world. To this end, neural networks are becoming an increasingly popular candidate owing to their ability to learn complex functions from large amounts of data. Despite this recent progress, there has not been an adequate discussion on the architectural regularization that neural networks offer when learning such systems, hindering their efficient usage. In this paper, we initiate a discussion in this direction using coordinate networks as a test bed. We interpret dynamical systems and coordinate networks from a signal processing lens, and show that simple coordinate networks with few layers can be used to solve multiple problems in modelling dynamical systems, without any explicit regularizers.
• Abstract（参考訳）: 力学系のモデリングは自然界を理解するための不可欠な要素である。 この目的のために、大量のデータから複雑な関数を学習する能力のために、ニューラルネットワークはますます人気のある候補になりつつある。 最近の進歩にもかかわらず、ニューラルネットワークがそのようなシステムを学ぶ際に提供するアーキテクチャの規則化について十分な議論は行われていない。 本稿では,この方向への議論を,テストベッドとして座標ネットワークを用いて開始する。 我々は、信号処理レンズから力学系と座標ネットワークを解釈し、明示的な正規化子を使わずに、少数の層を持つ単純な座標ネットワークを用いて、モデリング力学系における複数の問題を解決することができることを示した。

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