論文の概要: An automatic selection of optimal recurrent neural network architecture for processes dynamics modelling purposes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14037v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 11:06:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 16:01:18.431283
• Title: An automatic selection of optimal recurrent neural network architecture for processes dynamics modelling purposes
• Title（参考訳）: プロセスダイナミクスモデリングのための最適リカレントニューラルネットワークアーキテクチャの自動選択
• Authors: Krzysztof Laddach, Rafa{\l} {\L}angowski, Tomasz A. Rutkowski, Bartosz Puchalski
• Abstract要約: この研究には、ニューラルネットワークアーキテクチャ検索専用のアルゴリズムの提案が4つ含まれている。 アルゴリズムは進化的アルゴリズムや勾配降下法のようなよく知られた最適化手法に基づいている。 この研究は、加圧水型原子炉で発生した高速過程の数学的モデルから生成されたデータに基づく、拡張された検証研究を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A problem related to the development of algorithms designed to find the structure of artificial neural network used for behavioural (black-box) modelling of selected dynamic processes has been addressed in this paper. The research has included four original proposals of algorithms dedicated to neural network architecture search. Algorithms have been based on well-known optimisation techniques such as evolutionary algorithms and gradient descent methods. In the presented research an artificial neural network of recurrent type has been used, whose architecture has been selected in an optimised way based on the above-mentioned algorithms. The optimality has been understood as achieving a trade-off between the size of the neural network and its accuracy in capturing the response of the mathematical model under which it has been learnt. During the optimisation, original specialised evolutionary operators have been proposed. The research involved an extended validation study based on data generated from a mathematical model of the fast processes occurring in a pressurised water nuclear reactor.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,選択された動的プロセスの挙動(ブラックボックス)モデリングに使用されるニューラルネットワークの構造を見つけるために設計されたアルゴリズムの開発に関わる課題について述べる。 この研究には、ニューラルネットワークアーキテクチャ検索専用のアルゴリズムの提案が4つ含まれている。 アルゴリズムは進化的アルゴリズムや勾配降下法のようなよく知られた最適化手法に基づいている。 本研究では,上記のアルゴリズムに基づいて,アーキテクチャを最適化した方法で選択したリカレント型ニューラルネットワークについて述べる。 この最適性は、学習された数学的モデルの応答を捉える上で、ニューラルネットワークのサイズと精度とのトレードオフを達成することが理解されている。 最適化の間、独自の特殊進化演算子が提案されている。 この研究は、加圧水型原子炉で発生する高速過程の数学的モデルから生成されたデータに基づく拡張検証研究を含んでいた。

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