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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07494v3
• Date: Wed, 27 Mar 2024 16:06:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 22:13:36.015579
• Title: Input Convex Lipschitz RNN: A Fast and Robust Approach for Engineering Tasks
• Title（参考訳）: 入力凸リプシッツRNN: エンジニアリングタスクの高速かつロバストなアプローチ
• 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、高速で堅牢な最適化ベースのタスクのために明示的に設計されている。 計算効率と非対向ロバスト性の観点から、一連のエンジニアリングタスクにおいて、既存の繰り返しユニットよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.199647852688248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational efficiency and non-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 non-adversarial robustness. By leveraging the strengths of convexity and Lipschitz continuity, we develop a novel network architecture, termed Input Convex Lipschitz Recurrent Neural Networks. This model is explicitly designed for fast and robust optimization-based tasks and outperforms existing recurrent units across a spectrum of engineering tasks in terms of computational efficiency and non-adversarial robustness, including real-world solar irradiance prediction for Solar PV system planning at LHT Holdings in Singapore and real-time Model Predictive Control optimization for a nonlinear chemical reactor.
• Abstract（参考訳）: 計算効率と非敵ロバスト性は、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、あるいは別々にの両方に対処するのに不足することが多い。 入力凸アーキテクチャは計算効率を高める一方、リプシッツに制約されたアーキテクチャは非逆の堅牢性を促進す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、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現実の太陽照射予測や、非線形化学反応器のリアルタイムモデル予測制御最適化などを含む、計算効率と非敵ロバスト性の観点から、高速で堅牢な最適化に基づくタスクのために設計され、既存の繰り返しユニットよりも優れている。

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