論文の概要: Generative adversarial networks for data-scarce spectral applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07454v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 16:27:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-17 13:13:45.006433
• Title: Generative adversarial networks for data-scarce spectral applications
• Title（参考訳）: データスカーススペクトル応用のための生成逆ネットワーク
• Authors: Juan Jos\'e Garc\'ia-Esteban, Juan Carlos Cuevas, Jorge Bravo-Abad
• Abstract要約: 合成スペクトルデータ生成分野におけるGANの応用について報告する。 CWGANは,低データ方式の性能向上を図り,サロゲートモデルとして機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative adversarial networks (GANs) are one of the most robust and versatile techniques in the field of generative artificial intelligence. In this work, we report on an application of GANs in the domain of synthetic spectral data generation, offering a solution to the scarcity of data found in various scientific contexts. We demonstrate the proposed approach by applying it to an illustrative problem within the realm of near-field radiative heat transfer involving a multilayered hyperbolic metamaterial. We find that a successful generation of spectral data requires two modifications to conventional GANs: (i) the introduction of Wasserstein GANs (WGANs) to avoid mode collapse, and, (ii) the conditioning of WGANs to obtain accurate labels for the generated data. We show that a simple feed-forward neural network (FFNN), when augmented with data generated by a CWGAN, enhances significantly its performance under conditions of limited data availability, demonstrating the intrinsic value of CWGAN data augmentation beyond simply providing larger datasets. In addition, we show that CWGANs can act as a surrogate model with improved performance in the low-data regime with respect to simple FFNNs. Overall, this work highlights the potential of generative machine learning algorithms in scientific applications beyond image generation and optimization.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans)は、生成型人工知能の分野で最も堅牢で多用途な技術の一つである。 本稿では,合成スペクトルデータ生成分野におけるGANの応用について報告する。 提案手法は, 多層ハイパーボリックメタマテリアルを含む近接場放射熱伝達領域における実証的な問題に適用することで実証する。 スペクトルデータの生成には,従来のGANの2つの修正が必要である。 (i)モード崩壊を回避するためのwasserstein gans(wgans)の導入、 (ii)生成されたデータの正確なラベルを取得するためのwganの条件付け。 本研究では,単純なフィードフォワードニューラルネットワーク(ffnn)をcwganが生成するデータで拡張することで,データ可用性が制限された条件下での性能が大幅に向上することを示す。 さらに,CWGANは,単純なFFNNに対して,低データ方式の性能向上を図り,サロゲートモデルとして機能することを示す。 全体として、この研究は画像生成と最適化を超えて科学的応用における生成的機械学習アルゴリズムの可能性を強調している。

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