論文の概要: Regression-based Physics Informed Neural Networks (Reg-PINNs) for Magnetopause Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09621v5
• Date: Mon, 25 Nov 2024 16:38:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:54.321870
• Title: Regression-based Physics Informed Neural Networks (Reg-PINNs) for Magnetopause Tracking
• Title（参考訳）: 磁気浮上追跡のための回帰型物理インフォームドニューラルネットワーク(Reg-PINN)
• Authors: Po-Han Hou, Sung-Chi Hsieh,
• Abstract要約: 回帰に基づく物理情報ニューラルネットワーク(Reg-PINN)の紹介 Reg-PINNは、物理にインスパイアされた経験的モデルをニューラルネットワークの損失関数に埋め込む。 シュエのモデルと比較して、この手法はRMSEの約30%の削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Previous research in the scientific field has utilized statistical empirical models and machine learning to address fitting challenges. While empirical models have the advantage of numerical generalization, they often sacrifice accuracy. However, conventional machine learning methods can achieve high precision but may lack the desired generalization. The article introduces a Regression-based Physics-Informed Neural Networks (Reg-PINNs), which embeds physics-inspired empirical models into the neural network's loss function, thereby combining the benefits of generalization and high accuracy. The study validates the proposed method using the magnetopause boundary location as the target and explores the feasibility of methods including Shue et al. [1998], a data overfitting model, a fully-connected networks, Reg-PINNs with Shue's model, and Reg-PINNs with the overfitting model. Compared to Shue's model, this technique achieves approximately a 30% reduction in RMSE, presenting a proof-of-concept improved solution for the scientific community.
• Abstract（参考訳）: 科学分野におけるこれまでの研究は、統計的経験モデルと機械学習を利用して、適合性の課題に対処してきた。 経験的モデルは数値一般化の利点があるが、精度を犠牲にすることが多い。 しかし、従来の機械学習手法では精度は高いが、望まれる一般化が欠如している可能性がある。 この記事では、回帰に基づく物理インフォームドニューラルネットワーク(Reg-PINN)を紹介し、ニューラルネットワークの損失関数に物理にインスパイアされた経験的モデルを組み込むことにより、一般化と高精度の利点を組み合わせる。 本研究は,Shue et al[1998],データオーバーフィッティングモデル,完全接続ネットワーク,Reg-PINN,Shueモデルを用いたReg-PINN,およびオーバーフィッティングモデルを用いたReg-PINNなどの手法の実現可能性を検討した。 シュエのモデルと比較すると、この手法はRMSEの約30%の削減を実現し、科学界にとって概念実証法が改良された。

関連論文リスト

• Efficient Frequency Selective Surface Analysis via End-to-End Model-Based Learning [2.66269503676104]
  本稿では、高次元周波数選択面(FSS)の効率的な電磁解析のための革新的なエンドツーエンドモデルに基づくディープラーニング手法を提案する。 大規模なデータセットを必要とする従来のデータ駆動手法とは異なり、このアプローチは等価回路モデルからの物理的な洞察とディープラーニング技術を組み合わせて、モデルの複雑さを著しく低減し、予測精度を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T07:27:20Z)
• Physics-Informed Neural Networks with Hard Linear Equality Constraints [9.101849365688905]
  本研究は,線形等式制約を厳格に保証する物理インフォームドニューラルネットワークKKT-hPINNを提案する。 溶融タンク炉ユニット, 抽出蒸留サブシステム, 化学プラントのアスペンモデル実験により, このモデルが予測精度をさらに高めることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-11T17:40:26Z)
• A PAC-Bayesian Perspective on the Interpolating Information Criterion [54.548058449535155]
  補間系の性能に影響を及ぼす要因を特徴付ける一般モデルのクラスに対して,PAC-Bayes境界がいかに得られるかを示す。 オーバーパラメータ化モデルに対するテスト誤差が、モデルとパラメータの初期化スキームの組み合わせによって課される暗黙の正規化の品質に依存するかの定量化を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T01:48:08Z)
• Discovering Interpretable Physical Models using Symbolic Regression and Discrete Exterior Calculus [55.2480439325792]
  本稿では,記号回帰(SR)と離散指数計算(DEC)を組み合わせて物理モデルの自動発見を行うフレームワークを提案する。 DECは、SRの物理問題への最先端の応用を越えている、場の理論の離散的な類似に対して、ビルディングブロックを提供する。 実験データから連続体物理の3つのモデルを再発見し,本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T13:23:05Z)
• Low-Resource Music Genre Classification with Cross-Modal Neural Model Reprogramming [129.4950757742912]
  ニューラルモデル再プログラミング(NMR)の概念に基づく低リソース(音楽)分類のための事前学習モデルを活用する新しい手法を提案する。 NMRは、凍結した事前学習モデルの入力を変更することにより、ソースドメインからターゲットドメインへの事前学習モデルの再取得を目指している。 実験結果から,大規模データセットに事前学習したニューラルモデルは,この再プログラミング手法を用いて,音楽ジャンルの分類に成功できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T17:38:33Z)
• Monotonic Neural Additive Models: Pursuing Regulated Machine Learning Models for Credit Scoring [1.90365714903665]
  本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャを簡素化し,モノトニック性を強制することによって,規制要件を満たす新しいモノトニックニューラルネットワークモデルを提案する。 我々の新しいモデルは、ブラックボックスの完全接続ニューラルネットワークと同じくらい正確であり、高度に正確で規制された機械学習方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T02:14:09Z)
• EINNs: Epidemiologically-Informed Neural Networks [75.34199997857341]
  本稿では,疫病予測のための新しい物理インフォームドニューラルネットワークEINNを紹介する。 メカニスティックモデルによって提供される理論的柔軟性と、AIモデルによって提供されるデータ駆動表現性の両方を活用する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T18:59:03Z)
• Revisit Geophysical Imaging in A New View of Physics-informed Generative Adversarial Learning [2.12121796606941]
  完全な波形反転は高分解能地下モデルを生成する。 最小二乗関数を持つFWIは、局所ミニマ問題のような多くの欠点に悩まされる。 偏微分方程式とニューラルネットワークを用いた最近の研究は、2次元FWIに対して有望な性能を示している。 本稿では,波動方程式を識別ネットワークに統合し,物理的に一貫したモデルを正確に推定する,教師なし学習パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T15:54:40Z)
• Sparse Flows: Pruning Continuous-depth Models [107.98191032466544]
  生成モデルにおいて,プルーニングによりニューラルネットワークの一般化が向上することを示す。 また、プルーニングは、元のネットワークに比べて最大98%少ないパラメータで、精度を損なうことなく、最小かつ効率的なニューラルODE表現を見出すことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T01:40:17Z)
• Neural networks with late-phase weights [66.72777753269658]
  学習後期に重みのサブセットを組み込むことで,SGDの解をさらに改善できることを示す。 学習の終わりに、重み空間における空間平均を取ることにより、1つのモデルを取得する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-25T13:23:37Z)
• Modeling System Dynamics with Physics-Informed Neural Networks Based on Lagrangian Mechanics [3.214927790437842]
  第一原則の手法は高いバイアスに悩まされるが、データ駆動モデリングは高いばらつきを持つ傾向がある。 本稿では,2つのモデリング手法を組み合わせて上記の問題を解くハイブリッドモデルであるPINODEについて述べる。 本研究の目的は,機械系のモデルベース制御とシステム同定である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-29T15:10:43Z)

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。