論文の概要: Frequency-Supported Neural Networks for Nonlinear Dynamical System Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06344v1
• Date: Wed, 10 May 2023 17:52:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 11:55:15.225964
• Title: Frequency-Supported Neural Networks for Nonlinear Dynamical System Identification
• Title（参考訳）: 非線形力学系同定のための周波数対応ニューラルネットワーク
• Authors: Krzysztof Zaj\k{a}c and Pawe{\l} Wachel
• Abstract要約: 理論的な観点から、一般性が失われることなく、周波数情報を追加することが可能であることを示す。 我々は、この新しい構造を周波数対応ニューラルネットワーク(FSNN)と呼び、その特性を実証的に調査する。
• 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 networks are a very general type of model capable of learning various relationships between multiple variables. One example of such relationships, particularly interesting in practice, is the input-output relation of nonlinear systems, which has a multitude of applications. Studying models capable of estimating such relation is a broad discipline with numerous theoretical and practical results. Neural networks are very general, but multiple special cases exist, including convolutional neural networks and recurrent neural networks, which are adjusted for specific applications, which are image and sequence processing respectively. We formulate a hypothesis that adjusting general network structure by incorporating frequency information into it should result in a network specifically well suited to nonlinear system identification. Moreover, we show that it is possible to add this frequency information without the loss of generality from a theoretical perspective. We call this new structure Frequency-Supported Neural Network (FSNN) and empirically investigate its properties.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、複数の変数間のさまざまな関係を学習できる非常に一般的なモデルである。 そのような関係の例として、特に興味深いのは、多くの応用がある非線形システムの入出力関係である。 このような関係を推定できるモデルの研究は、多くの理論的、実践的な結果を持つ幅広い分野である。 ニューラルネットワークは非常に一般的なものだが、畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークなど、画像処理やシーケンス処理といった特定のアプリケーション向けに調整された複数の特殊なケースが存在する。 周波数情報を取り込んで一般ネットワーク構造を調整することにより、非線形システム同定に適したネットワークを構築するという仮説を定式化する。 さらに,この周波数情報を理論的な観点から一般性を失うことなく追加することが可能であることを示す。 この新しい構造周波数支援ニューラルネットワーク(fsnn)と呼び,その特性を実験的に検証する。

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