論文の概要: Input Convex Lipschitz RNN: A Fast and Robust Approach for Engineering Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07494v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 06:26:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 17:58:30.121936
• Title: Input Convex Lipschitz RNN: A Fast and Robust Approach for Engineering Tasks
• Title（参考訳）: input convex lipschitz rnn: エンジニアリングタスクのための高速で堅牢なアプローチ
• Authors: Zihao Wang, P S Pravin, Zhe Wu
• Abstract要約: 入力凸リプシッツリカレントニューラルネットワークと呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを開発した。 このモデルは、計算効率と対向ロバスト性の観点から、様々な工学的タスクにおいて、既存の繰り返し単位よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.835081385422653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational efficiency and adversarial robustness are critical factors in real-world engineering applications. Yet, conventional neural networks often fall short in addressing both simultaneously, or even separately. Drawing insights from natural physical systems and existing literature, it is known that an input convex architecture enhances computational efficiency, while a Lipschitz-constrained architecture bolsters adversarial robustness. By leveraging the strengths of convexity and Lipschitz continuity, we develop a novel network architecture, termed Input Convex Lipschitz Recurrent Neural Network. This model outperforms existing recurrent units across a spectrum of engineering tasks in terms of computational efficiency and adversarial robustness. These tasks encompass a benchmark MNIST image classification, real-world solar irradiance prediction for Solar PV system planning at LHT Holdings in Singapore, and real-time Model Predictive Control optimization for a chemical reactor.
• Abstract（参考訳）: 計算効率と敵対的ロバスト性は実世界の工学的応用において重要な要素である。 しかし、従来のニューラルネットワークは、同時に、あるいは別々に対処できないことが多い。 自然物理系や既存の文献からの洞察を引き合いに出し、入力凸構造が計算効率を高めるのに対し、リプシッツ拘束型アーキテクチャは逆ロバスト性を高めることが知られている。 凸性およびリプシッツ連続性の強みを活用することにより、入出力凸リプシッツ再帰ニューラルネットワークと呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを開発する。 このモデルは、計算効率と逆ロバスト性の観点から、エンジニアリングタスクのスペクトル全体で既存の再帰ユニットを上回る。 これらのタスクには、MNIST画像分類のベンチマーク、シンガポールのLHTホールディングスのソーラーPVシステム計画のための実世界の太陽光照射予測、化学反応器のリアルタイムモデル予測制御の最適化が含まれる。

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