Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Collective Behaviors from Observation

論文の概要: Learning Collective Behaviors from Observation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00875v3
Date: Thu, 4 Apr 2024 23:30:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-08 20:40:00.637688
Title: Learning Collective Behaviors from Observation
Title（参考訳）: 観察から集団行動を学ぶ
Authors: Jinchao Feng, Ming Zhong,
Abstract要約: 本稿では,力学系の構造的同定に使用される学習手法を総合的に検討する。提案手法は,理論収束を保証するだけでなく,高次元観測データを扱う際の計算効率も保証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.278752237440022
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a comprehensive examination of learning methodologies employed for the structural identification of dynamical systems. These techniques are designed to elucidate emergent phenomena within intricate systems of interacting agents. Our approach not only ensures theoretical convergence guarantees but also exhibits computational efficiency when handling high-dimensional observational data. The methods adeptly reconstruct both first- and second-order dynamical systems, accommodating observation and stochastic noise, intricate interaction rules, absent interaction features, and real-world observations in agent systems. The foundational aspect of our learning methodologies resides in the formulation of tailored loss functions using the variational inverse problem approach, inherently equipping our methods with dimension reduction capabilities.
Abstract（参考訳）: 本稿では,力学系の構造的同定に使用される学習手法を総合的に検討する。これらの技術は、相互作用するエージェントの複雑なシステム内の創発的現象を解明するために設計されている。提案手法は,理論収束を保証するだけでなく,高次元観測データを扱う際の計算効率も保証する。この手法は、一階と二階の両方の力学系を適切に再構築し、観測と確率的雑音を調節し、複雑な相互作用規則、相互作用の欠如、エージェントシステムにおける実世界の観測を再現する。学習手法の基本的側面は,逆問題法を用いて調整された損失関数を定式化することにある。

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