論文の概要: Interpretable Meta-Learning of Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00477v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 10:18:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 15:08:12.285937
• Title: Interpretable Meta-Learning of Physical Systems
• Title（参考訳）: 物理系の解釈型メタラーニング
• Authors: Matthieu Blanke and Marc Lelarge
• Abstract要約: 最近のメタラーニング手法はブラックボックスニューラルネットワークに依存しており、計算コストが高く、解釈可能性も限られている。 我々は,学習課題に対するアフィン構造を持つ,より単純な学習モデルを用いて,マルチ環境の一般化を実現することができると論じる。 本稿では,物理系の最先端アルゴリズムと比較することにより,競合一般化性能と計算コストの低さを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.130809268355924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning methods can be a valuable aid in the scientific process, but they need to face challenging settings where data come from inhomogeneous experimental conditions. Recent meta-learning methods have made significant progress in multi-task learning, but they rely on black-box neural networks, resulting in high computational costs and limited interpretability. Leveraging the structure of the learning problem, we argue that multi-environment generalization can be achieved using a simpler learning model, with an affine structure with respect to the learning task. Crucially, we prove that this architecture can identify the physical parameters of the system, enabling interpreable learning. We demonstrate the competitive generalization performance and the low computational cost of our method by comparing it to state-of-the-art algorithms on physical systems, ranging from toy models to complex, non-analytical systems. The interpretability of our method is illustrated with original applications to physical-parameter-induced adaptation and to adaptive control.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の手法は、科学的なプロセスにおいて貴重な助けになるが、不均一な実験条件からデータが得られた困難な状況に直面する必要がある。 最近のメタラーニング手法はマルチタスク学習において大きな進歩を遂げているが、それらはブラックボックスニューラルネットワークに依存しており、高い計算コストと限られた解釈可能性をもたらす。 学習問題の構造を生かして,学習課題に関してアフィン構造を持つ,より単純な学習モデルを用いて多環境一般化を実現することができると主張する。 重要なことは、このアーキテクチャがシステムの物理的パラメータを識別し、解釈可能な学習を可能にすることを証明する。 本手法は,玩具モデルから複雑な非解析システムまで,物理システムの最先端アルゴリズムと比較することにより,競争的一般化性能と計算コストの低さを実証する。 本手法の解釈性は,物理パラメータによる適応と適応制御に応用される。

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