論文の概要: Do We Need an Encoder-Decoder to Model Dynamical Systems on Networks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12185v1
• Date: Sat, 20 May 2023 12:41:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 00:09:00.699726
• Title: Do We Need an Encoder-Decoder to Model Dynamical Systems on Networks?
• Title（参考訳）: ネットワーク上の動的システムをモデル化するエンコーダデコーダが必要か?
• Authors: Bing Liu, Wei Luo, Gang Li, Jing Huang, Bo Yang
• Abstract要約: 埋め込みは観察によく適合するが、同時に誤った動的挙動を持つモデルを誘導することを示す。 2つの加法的ベクトル場成分をパラメトリした単純な埋め込み自由な代替法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.92828441607381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As deep learning gains popularity in modelling dynamical systems, we expose an underappreciated misunderstanding relevant to modelling dynamics on networks. Strongly influenced by graph neural networks, latent vertex embeddings are naturally adopted in many neural dynamical network models. However, we show that embeddings tend to induce a model that fits observations well but simultaneously has incorrect dynamical behaviours. Recognising that previous studies narrowly focus on short-term predictions during the transient phase of a flow, we propose three tests for correct long-term behaviour, and illustrate how an embedding-based dynamical model fails these tests, and analyse the causes, particularly through the lens of topological conjugacy. In doing so, we show that the difficulties can be avoided by not using embedding. We propose a simple embedding-free alternative based on parametrising two additive vector-field components. Through extensive experiments, we verify that the proposed model can reliably recover a broad class of dynamics on different network topologies from time series data.
• Abstract（参考訳）: 動的システムのモデリングにおいてディープラーニングが普及するにつれて、ネットワーク上のダイナミクスのモデリングに関する誤解が過小評価される。 グラフニューラルネットワークの影響を強く受け、潜在頂点埋め込みは多くのニューラルネットワークモデルで自然に採用されている。 しかし,埋め込みは観察によく適合するが,同時に誤った動的挙動を持つモデルを誘導する傾向がある。 従来の研究では,流れの過渡期における短期的予測に限定して焦点が当てられていることを認識し,長期的行動の正しさを示す3つのテストを提案し,埋め込み型力学モデルがこれらのテストに失敗し,特にトポロジ的共役のレンズを通して原因を分析した。 そこで,組込みを使わずに難易度を回避できることを示す。 2つの加法ベクトル場成分をパラメトリスする単純な埋め込みフリーな代替案を提案する。 大規模実験により,提案モデルが時系列データから異なるネットワークトポロジ上での幅広いダイナミクスを確実に回収できることを検証した。

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