論文の概要: Graph ODE with Factorized Prototypes for Modeling Complicated Interacting Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06554v1
• Date: Sat, 11 Nov 2023 12:04:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 17:55:35.853290
• Title: Graph ODE with Factorized Prototypes for Modeling Complicated Interacting Dynamics
• Title（参考訳）: 複雑な相互作用ダイナミクスをモデル化するための因子化プロトタイプ付きグラフODE
• Authors: Xiao Luo, Yiyang Gu, Huiyu Jiang, Jinsheng Huang, Wei Ju, Ming Zhang, Yizhou Sun
• Abstract要約: 本稿では,その問題に対処する因子化プロトタイプ(GOAT)を用いたグラフODE(Graph ODE)を提案する。 GOATはコンテキスト知識から分解されたプロトタイプを連続グラフODEフレームワークに組み込んでいる。 モデル全体は、その可能性の最大化のために、エンドツーエンドの変分推論フレームワークを使用して最適化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.53887977578548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper studies the problem of modeling interacting dynamical systems, which is critical for understanding physical dynamics and biological processes. Recent research predominantly uses geometric graphs to represent these interactions, which are then captured by powerful graph neural networks (GNNs). However, predicting interacting dynamics in challenging scenarios such as out-of-distribution shift and complicated underlying rules remains unsolved. In this paper, we propose a new approach named Graph ODE with factorized prototypes (GOAT) to address the problem. The core of GOAT is to incorporate factorized prototypes from contextual knowledge into a continuous graph ODE framework. Specifically, GOAT employs representation disentanglement and system parameters to extract both object-level and system-level contexts from historical trajectories, which allows us to explicitly model their independent influence and thus enhances the generalization capability under system changes. Then, we integrate these disentangled latent representations into a graph ODE model, which determines a combination of various interacting prototypes for enhanced model expressivity. The entire model is optimized using an end-to-end variational inference framework to maximize the likelihood. Extensive experiments in both in-distribution and out-of-distribution settings validate the superiority of GOAT.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、物理力学や生物学的過程を理解する上で重要な相互作用力学系のモデリング問題について考察する。 最近の研究は主に幾何学グラフを用いてこれらの相互作用を表現し、強力なグラフニューラルネットワーク(GNN)によってキャプチャされる。 しかし、分散外シフトや複雑なルールといった困難なシナリオにおける相互作用のダイナミクスの予測は未解決である。 本稿では,その問題に対処する因子化プロトタイプ(GOAT)を用いたグラフODEという新しい手法を提案する。 GOATの中核となるのは、コンテキスト知識から分解されたプロトタイプを連続グラフODEフレームワークに組み込むことである。 具体的には、GOATでは、オブジェクトレベルのコンテキストとシステムレベルのコンテキストの両方を歴史的トラジェクトリから抽出するために、表現のゆがみとシステムパラメータを用いており、それによって、その独立した影響を明示的にモデル化し、システム変更時の一般化能力を高めることができる。 そして,これらの非絡み合った潜在表現をグラフODEモデルに統合し,モデル表現性を高めるための様々な対話型プロトタイプの組み合わせを決定する。 モデル全体は、確率を最大化するためにエンドツーエンドの変分推論フレームワークを使用して最適化される。 分布域内および分布域外における広範囲な実験はヤギの優越性を検証する。

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