論文の概要: Equivariant Neural Simulators for Stochastic Spatiotemporal Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14286v3
• Date: Fri, 13 Sep 2024 08:59:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 23:56:50.602124
• Title: Equivariant Neural Simulators for Stochastic Spatiotemporal Dynamics
• Title（参考訳）: 確率時空間ダイナミクスのための同変ニューラルシミュレータ
• Authors: Koen Minartz, Yoeri Poels, Simon Koop, Vlado Menkovski,
• Abstract要約: Equi Probabilistic Neural Simulation (EPNS)は、同変分布の自己回帰モデリングのためのフレームワークである。 EPNSは、確率的シミュレーションのための既存のニューラルネットワークベースの手法をかなり上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.909855210960908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks are emerging as a tool for scalable data-driven simulation of high-dimensional dynamical systems, especially in settings where numerical methods are infeasible or computationally expensive. Notably, it has been shown that incorporating domain symmetries in deterministic neural simulators can substantially improve their accuracy, sample efficiency, and parameter efficiency. However, to incorporate symmetries in probabilistic neural simulators that can simulate stochastic phenomena, we need a model that produces equivariant distributions over trajectories, rather than equivariant function approximations. In this paper, we propose Equivariant Probabilistic Neural Simulation (EPNS), a framework for autoregressive probabilistic modeling of equivariant distributions over system evolutions. We use EPNS to design models for a stochastic n-body system and stochastic cellular dynamics. Our results show that EPNS considerably outperforms existing neural network-based methods for probabilistic simulation. More specifically, we demonstrate that incorporating equivariance in EPNS improves simulation quality, data efficiency, rollout stability, and uncertainty quantification. We conclude that EPNS is a promising method for efficient and effective data-driven probabilistic simulation in a diverse range of domains.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは高次元力学系のスケーラブルなデータ駆動シミュレーションのツールとして登場しつつある。 特に、決定論的ニューラルネットワークシミュレータにドメイン対称性を組み込むことで、精度、サンプル効率、パラメータ効率を大幅に改善できることが示されている。 しかし、確率論的現象をシミュレートできる確率論的神経シミュレータに対称性を組み込むためには、同変関数近似ではなく、軌道上の同変分布を生成するモデルが必要である。 本稿では,同変分布の自己回帰的確率論的モデリングの枠組みであるEquivariant Probabilistic Neural Simulation (EPNS)を提案する。 我々はEPNSを用いて確率的n-bodyシステムと確率的セルダイナミクスのモデルの設計を行う。 実験の結果,EPNSは既存のニューラルネットワークを用いた確率的シミュレーション法よりもかなり優れていた。 具体的には、EPNSに等価性を導入することで、シミュレーション品質、データ効率、ロールアウト安定性、不確実性定量化が向上することを示す。 EPNSは,様々な領域において,効率的かつ効率的なデータ駆動確率シミュレーションのための有望な手法である,と結論付けた。

関連論文リスト

• Reproduction of AdEx dynamics on neuromorphic hardware through data embedding and simulation-based inference [0.8437187555622164]
  我々は、複雑なニューロンモデルの膜トレースから関連する特徴を自動的に抽出するために、オートエンコーダを使用する。 次に、逐次的神経後部推定を利用して、ニューロンパラメータの後方分布を近似する。 このことは,自動エンコーダとSNPEアルゴリズムの組み合わせが,複雑なシステムに対して有望な最適化手法であることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T13:19:21Z)
• Diffusion models as probabilistic neural operators for recovering unobserved states of dynamical systems [49.2319247825857]
  拡散に基づく生成モデルは、ニューラル演算子に好適な多くの特性を示す。 本稿では,複数のタスクに適応可能な単一モデルを,トレーニング中のタスク間で交互に学習することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-11T21:23:55Z)
• A Multi-Grained Symmetric Differential Equation Model for Learning Protein-Ligand Binding Dynamics [73.35846234413611]
  薬物発見において、分子動力学(MD)シミュレーションは、結合親和性を予測し、輸送特性を推定し、ポケットサイトを探索する強力なツールを提供する。 我々は,数値MDを容易にし,タンパク質-リガンド結合ダイナミクスの正確なシミュレーションを提供する,最初の機械学習サロゲートであるNeuralMDを提案する。 従来の数値MDシミュレーションと比較して1K$times$ Speedupを実現することにより,NeuralMDの有効性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T09:35:17Z)
• DiffHybrid-UQ: Uncertainty Quantification for Differentiable Hybrid Neural Modeling [4.76185521514135]
  本稿では,ハイブリッドニューラル微分可能モデルにおける有効かつ効率的な不確実性伝播と推定のための新しい手法DiffHybrid-UQを提案する。 具体的には,データノイズとてんかんの不確かさから生じるアレタリック不確かさと,モデル形状の相違やデータ空間のばらつきから生じるエピステマティック不確かさの両方を効果的に識別し,定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T07:40:47Z)
• Adaptive Conditional Quantile Neural Processes [9.066817971329899]
  条件量子ニューラルプロセス(CQNP)は、ニューラルプロセスファミリーの新たなメンバーである。 本稿では,情報量推定に焦点をあてることから学習する量子レグレッションの拡張を提案する。 実データと合成データセットによる実験は、予測性能を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T06:19:19Z)
• Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
  実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。 そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z)
• Neural Posterior Estimation with Differentiable Simulators [58.720142291102135]
  微分可能シミュレータを用いてニューラル・ポストミラー推定(NPE)を行う新しい手法を提案する。 勾配情報が後部形状の制約にどのように役立ち、試料効率を向上させるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-12T16:08:04Z)
• Multi-fidelity Hierarchical Neural Processes [79.0284780825048]
  多要素代理モデリングは、異なるシミュレーション出力を融合させることで計算コストを削減する。 本稿では,多階層型階層型ニューラルネットワーク(MF-HNP)を提案する。 疫学および気候モデリングタスクにおけるMF-HNPの評価を行い、精度と不確実性評価の観点から競合性能を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T04:54:13Z)
• Nonparametric likelihood-free inference with Jensen-Shannon divergence for simulator-based models with categorical output [1.4298334143083322]
  シミュレータに基づく統計モデルに対する自由な推論は、機械学習と統計のコミュニティの両方において、関心の高まりを招いている。 本稿では、Jensen-Shannon- divergenceの計算特性を用いて、モデルパラメータに対する推定、仮説テスト、信頼区間の構築を可能にする理論的結果のセットを導出する。 このような近似はより集中的なアプローチの素早い代替手段であり、シミュレーターベースモデルの多種多様な応用には魅力的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-22T18:00:13Z)
• Learning Stochastic Dynamics with Statistics-Informed Neural Network [0.4297070083645049]
  データからダイナミクスを学習するための、統計情報ニューラルネットワーク(SINN)という機械学習フレームワークを導入する。 本研究では,ニューラルネットワークモデルの学習機構を考案し,対象プロセスの正しい統計的挙動を再現する。 得られた低次モデルが時間的に粗い粒度データに基づいて訓練可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-24T18:21:01Z)
• Equivariant vector field network for many-body system modeling [65.22203086172019]
  Equivariant Vector Field Network (EVFN) は、新しい同変層と関連するスカラー化およびベクトル化層に基づいて構築されている。 シミュレーションされたニュートン力学系の軌跡を全観測データと部分観測データで予測する手法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T14:26:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。