論文の概要: Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14681v2
• Date: Mon, 20 May 2024 11:58:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 23:40:18.960747
• Title: Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing
• Title（参考訳）: 工学的正規微分方程式を分類アルゴリズム(EODECA):徹底的な特徴付けと試験
• Authors: Raffaele Marino, Lorenzo Buffoni, Lorenzo Chicchi, Lorenzo Giambagli, Duccio Fanelli,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習と動的システム理論の交叉における新しいアプローチであるEODECAを提案する。 EODECAの設計には、安定したアトラクタをフェーズ空間に埋め込む機能が含まれており、信頼性を高め、可逆的なダイナミクスを可能にする。 我々は,MNISTデータセットとFashion MNISTデータセットに対するEODECAの有効性を実証し,それぞれ98.06%,88.21%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: EODECA (Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm) is a novel approach at the intersection of machine learning and dynamical systems theory, presenting a unique framework for classification tasks [1]. This method stands out with its dynamical system structure, utilizing ordinary differential equations (ODEs) to efficiently handle complex classification challenges. The paper delves into EODECA's dynamical properties, emphasizing its resilience against random perturbations and robust performance across various classification scenarios. Notably, EODECA's design incorporates the ability to embed stable attractors in the phase space, enhancing reliability and allowing for reversible dynamics. In this paper, we carry out a comprehensive analysis by expanding on the work [1], and employing a Euler discretization scheme. In particular, we evaluate EODECA's performance across five distinct classification problems, examining its adaptability and efficiency. Significantly, we demonstrate EODECA's effectiveness on the MNIST and Fashion MNIST datasets, achieving impressive accuracies of $98.06\%$ and $88.21\%$, respectively. These results are comparable to those of a multi-layer perceptron (MLP), underscoring EODECA's potential in complex data processing tasks. We further explore the model's learning journey, assessing its evolution in both pre and post training environments and highlighting its ability to navigate towards stable attractors. The study also investigates the invertibility of EODECA, shedding light on its decision-making processes and internal workings. This paper presents a significant step towards a more transparent and robust machine learning paradigm, bridging the gap between machine learning algorithms and dynamical systems methodologies.
• Abstract（参考訳）: EODECA (Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm) は、機械学習と動的システム理論の共通部分における新しいアプローチであり、分類タスクのためのユニークなフレームワークである[1]。 この方法は、通常の微分方程式(ODE)を用いて、複雑な分類課題を効率的に扱うことによって、その力学系構造を際立たせる。 論文は、EODECAの動的特性を考察し、ランダムな摂動に対するレジリエンスと、さまざまな分類シナリオにおける堅牢なパフォーマンスを強調した。 特に、EODECAの設計には、安定したアトラクタをフェーズ空間に埋め込む機能が含まれており、信頼性を高め、可逆的なダイナミクスを可能にする。 本稿では,作業 [1] を拡張し,オイラー離散化方式を用いて包括的解析を行う。 特に,EODECAの性能を5つの異なる分類問題に分けて評価し,適応性と効率性を検討した。 重要なことは、EODECAがMNISTデータセットとFashion MNISTデータセットで有効であることを実証し、それぞれ98.06\%と8.21\%の印象的な精度を達成したことである。 これらの結果は多層パーセプトロン(MLP)に匹敵するものであり、複雑なデータ処理タスクにおけるEODECAの可能性を示している。 我々は、モデルの学習の旅をさらに探求し、前と後の両方のトレーニング環境におけるその進化を評価し、安定した誘引者に向かう能力を強調します。 この研究は、EODECAの可逆性、意思決定プロセスと内部作業に光を当てることについても検討している。 本稿では、より透明で堅牢な機械学習パラダイムに向けて、機械学習アルゴリズムと動的システム方法論のギャップを埋める重要なステップを示す。

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