Fugu-MT 論文翻訳(概要): Latent assimilation with implicit neural representations for unknown dynamics

論文の概要: Latent assimilation with implicit neural representations for unknown dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09574v2
Date: Sat, 23 Mar 2024 02:16:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-27 03:07:37.044014
Title: Latent assimilation with implicit neural representations for unknown dynamics
Title（参考訳）: 未知ダイナミクスのための暗黙的神経表現を用いた潜時同化
Authors: Zhuoyuan Li, Bin Dong, Pingwen Zhang,
Abstract要約: 本研究は、LAINR(Latent Assimilation with Implicit Neural Representations)と呼ばれる新しい同化フレームワークを提案する。 Spherical Implicit Neural Representation (SINR)とデータ駆動型ニューラルネットワークの不確実性推定器を導入することにより、LAINRは同化過程における効率を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.682908186025083
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Data assimilation is crucial in a wide range of applications, but it often faces challenges such as high computational costs due to data dimensionality and incomplete understanding of underlying mechanisms. To address these challenges, this study presents a novel assimilation framework, termed Latent Assimilation with Implicit Neural Representations (LAINR). By introducing Spherical Implicit Neural Representations (SINR) along with a data-driven uncertainty estimator of the trained neural networks, LAINR enhances efficiency in assimilation process. Experimental results indicate that LAINR holds certain advantage over existing methods based on AutoEncoders, both in terms of accuracy and efficiency.
Abstract（参考訳）: データ同化は幅広いアプリケーションにおいて重要であるが、データ次元性による高い計算コストや、基礎となるメカニズムの不完全な理解といった課題に直面していることが多い。これらの課題に対処するため、本研究では、LAINR(Latent Assimilation with Implicit Neural Representations)と呼ばれる新しい同化フレームワークを提案する。 Spherical Implicit Neural Representation (SINR)とデータ駆動型ニューラルネットワークの不確実性推定器を導入することにより、LAINRは同化過程における効率を向上させる。実験結果から,LAINRはAutoEncoderをベースとした既存の手法に対して,精度と効率の両面で一定の優位性を持っていることが示唆された。

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