論文の概要: ODEFormer: Symbolic Regression of Dynamical Systems with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05573v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 09:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 06:28:04.353387
• Title: ODEFormer: Symbolic Regression of Dynamical Systems with Transformers
• Title（参考訳）: ODEFormer: トランスフォーマーを用いた動的システムのシンボリック回帰
• Authors: St\'ephane d'Ascoli, S\"oren Becker, Alexander Mathis, Philippe Schwaller, Niki Kilbertus
• Abstract要約: 本稿では,多次元常微分方程式(ODE)を記号形式で推定できる最初の変換器ODEFormerを紹介する。 i) 既存の2次元システムを含む「ストロガッツ」データセット、(ii) 1次元から4次元システムの集合であるODEBench。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.75031734856786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce ODEFormer, the first transformer able to infer multidimensional ordinary differential equation (ODE) systems in symbolic form from the observation of a single solution trajectory. We perform extensive evaluations on two datasets: (i) the existing "Strogatz" dataset featuring two-dimensional systems; (ii) ODEBench, a collection of one- to four-dimensional systems that we carefully curated from the literature to provide a more holistic benchmark. ODEFormer consistently outperforms existing methods while displaying substantially improved robustness to noisy and irregularly sampled observations, as well as faster inference. We release our code, model and benchmark dataset publicly.
• Abstract（参考訳）: 我々は, 1つの解軌道の観測から, 多次元常微分方程式(ODE)系を記号形式で推定できる最初の変換器ODEFormerを紹介する。 2つのデータセットに対して広範な評価を行う。 (i)既存の2次元システムを含む「ストロガッツ」データセット (ii)ODEBenchは1次元から4次元のシステムの集合であり、より総合的なベンチマークを提供するために文献から慎重にキュレートした。 ODEFormerは既存のメソッドを一貫して上回り、ノイズや不規則なサンプル観察に対するロバスト性を大幅に改善し、推論を高速化する。 コード、モデル、ベンチマークデータセットをパブリックにリリースします。

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