論文の概要: Geometry-Informed Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14009v4
- Date: Fri, 18 Jul 2025 09:22:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-21 20:43:25.985628
- Title: Geometry-Informed Neural Networks
- Title（参考訳）: 幾何インフォームドニューラルネットワーク
- Authors: Arturs Berzins, Andreas Radler, Eric Volkmann, Sebastian Sanokowski, Sepp Hochreiter, Johannes Brandstetter,
- Abstract要約: 形状インフォームドニューラルネットワーク(GINN)は、形状生成ニューラルネットワークをデータなしで訓練するためのフレームワークである。
GINNはモード崩壊を回避し、幾何処理に必要な様々なソリューションを生成することができる。
これらの結果は、データのない形状生成モデルのトレーニングの可能性を示し、大規模なデータセットを持たない新しい生成設計アプローチの道を開いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.27249535281444
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Geometry is a ubiquitous tool in computer graphics, design, and engineering. However, the lack of large shape datasets limits the application of state-of-the-art supervised learning methods and motivates the exploration of alternative learning strategies. To this end, we introduce geometry-informed neural networks (GINNs) -- a framework for training shape-generative neural fields without data by leveraging user-specified design requirements in the form of objectives and constraints. By adding diversity as an explicit constraint, GINNs avoid mode-collapse and can generate multiple diverse solutions, often required in geometry tasks. Experimentally, we apply GINNs to several problems spanning physics, geometry, and engineering design, showing control over geometrical and topological properties, such as surface smoothness or the number of holes. These results demonstrate the potential of training shape-generative models without data, paving the way for new generative design approaches without large datasets.
- Abstract（参考訳）: Geometryはコンピュータグラフィックス、デザイン、エンジニアリングにおいてユビキタスなツールである。
しかし,大規模データセットの欠如は,最先端の教師付き学習手法の適用を制限し,代替学習戦略の探索を動機付けている。
目的と制約の形で、ユーザが指定した設計要件を活用することにより、データなしで形状生成ニューラルネットワークをトレーニングするフレームワークである、幾何学的インフォームドニューラルネットワーク(GINN)を導入する。
多様性を明示的な制約として追加することにより、GINNはモード崩壊を回避し、幾何学的なタスクでしばしば必要とされる複数の多様なソリューションを生成することができる。
実験では, 物理, 幾何学, 工学設計にまたがるいくつかの問題に対してGINNを適用し, 表面の滑らかさや穴の数など, 幾何学的および位相的特性の制御を示す。
これらの結果は、データのない形状生成モデルのトレーニングの可能性を示し、大規模なデータセットを持たない新しい生成設計アプローチの道を開いた。
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