論文の概要: Structure-Preserving Transformers for Learning Parametrized Hamiltonian Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11166v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 13:09:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 20:07:26.372909
• Title: Structure-Preserving Transformers for Learning Parametrized Hamiltonian Systems
• Title（参考訳）: パラメトリッドハミルトン系の学習のための構造保存トランス
• Authors: Benedikt Brantner, Guillaume de Romemont, Michael Kraus, Zeyuan Li
• Abstract要約: 我々は変圧器にインスパイアされたニューラルネットワークを用いて複雑な非線形力学系を学習する。 まず, 長期安定性向上のため, 構造保存特性を付加した。 ニューラルネットワークを現実世界のアプリケーションに適用する場合、これは極めて重要であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Two of the many trends in neural network research of the past few years have been (i) the learning of dynamical systems, especially with recurrent neural networks such as long short-term memory networks (LSTMs) and (ii) the introduction of transformer neural networks for natural language processing (NLP) tasks. Both of these trends have created enormous amounts of traction, particularly the second one: transformer networks now dominate the field of NLP. Even though some work has been performed on the intersection of these two trends, this work was largely limited to using the vanilla transformer directly without adjusting its architecture for the setting of a physical system. In this work we use a transformer-inspired neural network to learn a complicated non-linear dynamical system and furthermore (for the first time) imbue it with structure-preserving properties to improve long-term stability. This is shown to be extremely important when applying the neural network to real world applications.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間のニューラルネットワーク研究における多くのトレンドのうちの2つは (i)動的システムの学習、特にlong short-term memory network(lstms)やrecurrent neural networkにおける学習 (II)自然言語処理(NLP)タスクのためのトランスフォーマーニューラルネットワークの導入。 これらの傾向はどちらも膨大なトラクションを生み出しており、特に第2の傾向は、トランスフォーマーネットワークがNLPの分野を支配していることである。 この2つの傾向の交点でいくつかの作業が行われたが、この作業は物理的なシステムの設定のためにアーキテクチャを調整せずにバニラ変圧器を直接使用することに限られた。 本研究では、トランスフォーマティブニューラルネットワークを用いて、複雑な非線形力学系を学習し、さらに(初めて)構造保存特性を付与して長期安定性を向上させる。 ニューラルネットワークを現実世界のアプリケーションに適用する場合、これは極めて重要である。

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