論文の概要: InVAErt networks: a data-driven framework for model synthesis and identifiability analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12586v2
• Date: Mon, 11 Sep 2023 17:08:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 19:17:30.295547
• Title: InVAErt networks: a data-driven framework for model synthesis and identifiability analysis
• Title（参考訳）: invaert networks:モデル合成と識別可能性分析のためのデータ駆動フレームワーク
• Authors: Guoxiang Grayson Tong, Carlos A. Sing Long, Daniele E. Schiavazzi
• Abstract要約: inVAErtは物理システムのデータ駆動分析と合成のためのフレームワークである。 これは、前方および逆写像を表す決定論的デコーダ、系の出力の確率分布を捉える正規化フロー、入力と出力の間の単射性の欠如についてコンパクトな潜在表現を学ぶ変分エンコーダを使用する。
• 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: Use of generative models and deep learning for physics-based systems is currently dominated by the task of emulation. However, the remarkable flexibility offered by data-driven architectures would suggest to extend this representation to other aspects of system synthesis including model inversion and identifiability. We introduce inVAErt (pronounced "invert") networks, a comprehensive framework for data-driven analysis and synthesis of parametric physical systems which uses a deterministic encoder and decoder to represent the forward and inverse solution maps, a normalizing flow to capture the probabilistic distribution of system outputs, and a variational encoder designed to learn a compact latent representation for the lack of bijectivity between inputs and outputs. We formally investigate the selection of penalty coefficients in the loss function and strategies for latent space sampling, since we find that these significantly affect both training and testing performance. We validate our framework through extensive numerical examples, including simple linear, nonlinear, and periodic maps, dynamical systems, and spatio-temporal PDEs.
• Abstract（参考訳）: 物理に基づくシステムにおける生成モデルとディープラーニングの利用は、現在エミュレーションの課題に支配されている。 しかし、データ駆動アーキテクチャによって提供される顕著な柔軟性は、この表現をモデル反転や識別可能性を含むシステム合成の他の側面に拡張することを示唆する。 invaert (invert) ネットワーク、決定論的エンコーダと逆解マップを表すデコーダ、システムの出力の確率分布をキャプチャする正規化フロー、入力と出力の間の単射性の欠如に対してコンパクトな潜在表現を学ぶように設計された変分エンコーダを用いたパラメトリック物理システムのデータ駆動解析と合成のための包括的なフレームワークであるinvaert (invert) ネットワークを紹介する。 我々は,損失関数におけるペナルティ係数の選択と潜在空間サンプリングの戦略を正式に検討した。 我々は, 線形, 非線形, 周期写像, 動的システム, 時空間PDEなど, 広範な数値例を用いて, 枠組みを検証した。

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