Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning and accurate generation of stochastic dynamics based on multi-model Generative Adversarial Networks

論文の概要: Learning and accurate generation of stochastic dynamics based on multi-model Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15920v1
Date: Thu, 25 May 2023 10:41:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-26 15:47:27.481080
Title: Learning and accurate generation of stochastic dynamics based on multi-model Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: 多モデル生成逆数ネットワークに基づく確率力学の学習と高精度生成
Authors: Daniele Lanzoni, Olivier Pierre-Louis, Francesco Montalenti
Abstract要約: Generative Adversarial Networks (GANs) は、テキストや画像生成など、物理学から遠く離れた分野において大きな可能性を示している。ここでは、格子上のプロセスを学ぶためにGANを使用します。
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: Generative Adversarial Networks (GANs) have shown immense potential in fields far from physics, such as in text and image generation. Here we use GANs to learn a prototypical stochastic process on a lattice. By suitably adding noise to the original data we succeed in bringing both the Generator and the Discriminator loss functions close to their ideal value. However, as typical for adversarial approaches, oscillations persist. This undermines model selection and the quality of the generated trajectory. We demonstrate that a suitable multi-model procedure where stochastic trajectories are advanced at each step upon randomly selecting a Generator leads to a remarkable increase in accuracy. Based on the reported findings GANs appears as a promising tool to tackle complex statistical dynamics.
Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks (GANs) は、テキストや画像生成など、物理学から遠く離れた分野において大きな可能性を示している。ここでは GAN を用いて格子上の原型確率過程を学習する。元のデータに適切にノイズを加えることで、ジェネレータと判別器の損失関数の両方を理想値に近づけることに成功した。しかし、敵対的アプローチの典型的なように、振動は持続する。これにより、モデルの選択と生成する軌道の品質が損なわれる。本研究では, ランダムにジェネレータを選択すると, 確率軌道が各ステップで進行し, 精度が著しく向上することが実証された。報告された結果に基づき、GANは複雑な統計力学に取り組むための有望なツールとして現れる。

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