Fugu-MT 論文翻訳(概要): Course Correcting Koopman Representations

論文の概要: Course Correcting Koopman Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15386v2
Date: Thu, 23 Nov 2023 06:32:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-28 02:49:21.091369
Title: Course Correcting Koopman Representations
Title（参考訳）: コープマン表現の修正コース
Authors: Mahan Fathi and Clement Gehring and Jonathan Pilault and David Kanaa and Pierre-Luc Bacon and Ross Goroshin
Abstract要約: 本稿では, この問題のオートエンコーダの定式化と, ダイナミックスをモデル化するための様々な方法について検討する。本稿では,長期的ダイナミクスを忠実に捉えるために,周期的再符号化と呼ばれる推論時機構を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.517740162118855
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Koopman representations aim to learn features of nonlinear dynamical systems (NLDS) which lead to linear dynamics in the latent space. Theoretically, such features can be used to simplify many problems in modeling and control of NLDS. In this work we study autoencoder formulations of this problem, and different ways they can be used to model dynamics, specifically for future state prediction over long horizons. We discover several limitations of predicting future states in the latent space and propose an inference-time mechanism, which we refer to as Periodic Reencoding, for faithfully capturing long term dynamics. We justify this method both analytically and empirically via experiments in low and high dimensional NLDS.
Abstract（参考訳）: クープマン表現は、潜在空間における線形力学をもたらす非線形力学系(NLDS)の特徴を学習することを目的としている。理論的には、これらの特徴はNLDSのモデリングと制御における多くの問題を単純化するために使用できる。本研究では, この問題のオートエンコーダの定式化と, ダイナミックスをモデル化するための様々な方法, 特に長期水平線上での将来の状態予測について検討する。我々は、潜在空間における将来の状態を予測するいくつかの制限を発見し、長期的ダイナミクスを忠実に捉えるために、周期的再符号化と呼ばれる推論時間機構を提案する。我々は,低次元および高次元NLDSの実験を通して解析的および経験的にこの手法を正当化する。

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