論文の概要: Constraining Chaos: Enforcing dynamical invariants in the training of recurrent neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12865v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 00:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 20:13:54.942858
• Title: Constraining Chaos: Enforcing dynamical invariants in the training of recurrent neural networks
• Title（参考訳）: Constraining Chaos: リカレントニューラルネットワークのトレーニングにおける動的不変性の強化
• Authors: Jason A. Platt and Stephen G. Penny and Timothy A. Smith and Tse-Chun Chen and Henry D. I. Abarbanel
• Abstract要約: 本稿では,カオス力学系に対する機械学習に基づく予測手法の新しいトレーニング手法を提案する。 この訓練は、リヤプノフ指数スペクトルやフラクタル次元のような動的不変量を適用し、限られたデータで操作する場合、より長くより安定した予測を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drawing on ergodic theory, we introduce a novel training method for machine learning based forecasting methods for chaotic dynamical systems. The training enforces dynamical invariants--such as the Lyapunov exponent spectrum and fractal dimension--in the systems of interest, enabling longer and more stable forecasts when operating with limited data. The technique is demonstrated in detail using the recurrent neural network architecture of reservoir computing. Results are given for the Lorenz 1996 chaotic dynamical system and a spectral quasi-geostrophic model, both typical test cases for numerical weather prediction.
• Abstract（参考訳）: エルゴード理論に基づいて,カオス力学系における機械学習に基づく予測手法の新しいトレーニング手法を提案する。 この訓練は、リヤプノフ指数スペクトルやフラクタル次元のような動的不変量を適用し、限られたデータで操作する場合、より長くより安定した予測を可能にする。 この手法は貯水池コンピューティングの繰り返しニューラルネットワークアーキテクチャを用いて詳細に実証されている。 lorenz 1996chaotic dynamical systemとspectrum pseudo-geostrophic modelはいずれも数値気象予測のための典型的なテストケースである。

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