論文の概要: On the adaptation of in-context learners for system identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04083v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 06:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 15:52:40.430333
• Title: On the adaptation of in-context learners for system identification
• Title（参考訳）: システム識別のための文脈内学習者の適応について
• Authors: Dario Piga and Filippo Pura and Marco Forgione
• Abstract要約: In-context system identifiedは、システムのクラスを記述するメタモデルを構築することを目的としている。 メタモデル適応が3つの現実シナリオにおける予測性能をいかに向上させるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In-context system identification aims at constructing meta-models to describe classes of systems, differently from traditional approaches that model single systems. This paradigm facilitates the leveraging of knowledge acquired from observing the behaviour of different, yet related dynamics. This paper discusses the role of meta-model adaptation. Through numerical examples, we demonstrate how meta-model adaptation can enhance predictive performance in three realistic scenarios: tailoring the meta-model to describe a specific system rather than a class; extending the meta-model to capture the behaviour of systems beyond the initial training class; and recalibrating the model for new prediction tasks. Results highlight the effectiveness of meta-model adaptation to achieve a more robust and versatile meta-learning framework for system identification.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト内システム識別は、単一のシステムをモデル化する従来のアプローチとは異なる、システムのクラスを記述するメタモデルの構築を目的としている。 このパラダイムは、異なる、しかし関連するダイナミクスの振る舞いを観察することによって得られる知識の活用を促進する。 本稿ではメタモデル適応の役割について論じる。 本稿では,3つの現実シナリオにおいて,メタモデル適応が予測性能を向上させる方法を示す。メタモデルをクラスではなく特定のシステムを記述するように調整すること,メタモデルを拡張して初期訓練クラスを超えてシステムの振る舞いを捉えること,新しい予測タスクのためのモデルの再検討である。 その結果、システム識別のためのより堅牢で汎用的なメタ学習フレームワークを実現するためのメタモデル適応の有効性を強調した。

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