論文の概要: An attempt to generate new bridge types from latent space of energy-based model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17657v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 08:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 15:14:08.115628
• Title: An attempt to generate new bridge types from latent space of energy-based model
• Title（参考訳）: エネルギーモデルにおける潜在空間から新しいブリッジタイプを生成する試み
• Authors: Hongjun Zhang
• Abstract要約: 3本のスパンビームブリッジ、アーチブリッジ、ケーブルステイドブリッジ、サスペンションブリッジの対称構造画像データセット上の列車エネルギー関数 ランゲヴィンは、低エネルギー値の新しいサンプルを生成するためにテクノロジーを動力学する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.05750372679553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Use energy-based model for bridge-type innovation. The loss function is explained by the game theory, the logic is clear and the formula is simple and clear. Thus avoid the use of maximum likelihood estimation to explain the loss function and eliminate the need for Monte Carlo methods to solve the normalized denominator. Assuming that the bridge-type population follows a Boltzmann distribution, a neural network is constructed to represent the energy function. Use Langevin dynamics technology to generate a new sample with low energy value, thus a generative model of bridge-type based on energy is established. Train energy function on symmetric structured image dataset of three span beam bridge, arch bridge, cable-stayed bridge, and suspension bridge to accurately calculate the energy values of real and fake samples. Sampling from latent space, using gradient descent algorithm, the energy function transforms the sampling points into low energy score samples, thereby generating new bridge types different from the dataset. Due to unstable and slow training in this attempt, the possibility of generating new bridge types is rare and the image definition of generated images is low.
• Abstract（参考訳）: ブリッジタイプの革新にエネルギーモデルを使う。 損失関数はゲーム理論によって説明され、論理は明確であり、公式は単純で明確である。 したがって、損失関数を説明するために最大推定値を用いることを避け、正規化分母を解くためにモンテカルロ法は不要である。 ブリッジ型人口がボルツマン分布に従うと仮定すると、エネルギー関数を表すニューラルネットワークが構築される。 エネルギー値の低い新しい試料を生成するためにランジュバンダイナミクス技術を使用し、エネルギーに基づくブリッジタイプの生成モデルを確立する。 3本のスパンビームブリッジ、アーチブリッジ、ケーブルスタイトブリッジ、サスペンションブリッジの対称構造画像データセット上の列車エネルギー関数により、実および偽のサンプルのエネルギー値を正確に算出する。 潜在空間からのサンプリング 勾配降下アルゴリズムを用いて、エネルギー関数はサンプリング点を低エネルギースコアのサンプルに変換し、データセットとは異なる新しいブリッジ型を生成する。 この試みにおける不安定で遅い訓練のため、新しいブリッジタイプを生成する可能性は稀であり、生成した画像のイメージ定義が低い。

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