論文の概要: Deep Learning Method for Computing Committor Functions with Adaptive Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06206v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 10:53:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 15:00:05.086338
• Title: Deep Learning Method for Computing Committor Functions with Adaptive Sampling
• Title（参考訳）: 適応サンプリングによるコミッタ関数の深層学習法
• Authors: Bo Lin, Weiqing Ren,
• Abstract要約: 2つの新しい適応型サンプリング方式によるディープラーニング手法(I,II)を提案する。 この2つのスキームでは、学習したコミッタ関数からバイアスポテンシャルが構築された修正電位でデータを積極的に生成する。 我々は,サンプリング方式の利点を理論的に実証し,サンプリング方式IIのデータが遷移管に沿って均一に分散されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.599618895656792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The committor function is a central object for quantifying the transitions between metastable states of dynamical systems. Recently, a number of computational methods based on deep neural networks have been developed for computing the high-dimensional committor function. The success of the methods relies on sampling adequate data for the transition, which still is a challenging task for complex systems at low temperatures. In this work, we propose a deep learning method with two novel adaptive sampling schemes (I and II). In the two schemes, the data are generated actively with a modified potential where the bias potential is constructed from the learned committor function. We theoretically demonstrate the advantages of the sampling schemes and show that the data in sampling scheme II are uniformly distributed along the transition tube. This makes a promising method for studying the transition of complex systems. The efficiency of the method is illustrated in high-dimensional systems including the alanine dipeptide and a solvated dimer system.
• Abstract（参考訳）: コミッタ関数は、力学系の準安定状態間の遷移を定量化する中心的なオブジェクトである。 近年,高次元コミッタ関数の計算のために,ディープニューラルネットワークに基づく計算手法が開発されている。 この手法の成功は、遷移のための適切なデータを収集することに依存しており、これは依然として低温の複雑なシステムにとって難しい課題である。 本研究では,2つの新しい適応型サンプリング手法(I,II)を用いたディープラーニング手法を提案する。 この2つのスキームでは、学習したコミッタ関数からバイアスポテンシャルが構築された修正電位でデータを積極的に生成する。 我々は,サンプリング方式の利点を理論的に実証し,サンプリング方式IIのデータが遷移管に沿って均一に分散されていることを示す。 これは複雑なシステムの遷移を研究するための有望な方法である。 アラニンジペプチドおよび溶存二量体系を含む高次元系において、その効率を図示する。

関連論文リスト

• Learning Controlled Stochastic Differential Equations [61.82896036131116]
  本研究では,非一様拡散を伴う連続多次元非線形微分方程式のドリフト係数と拡散係数の両方を推定する新しい手法を提案する。 我々は、(L2)、(Linfty)の有限サンプル境界や、係数の正則性に適応する学習率を持つリスクメトリクスを含む、強力な理論的保証を提供する。 当社のメソッドはオープンソースPythonライブラリとして利用可能です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T11:09:58Z)
• Semi-adaptive Synergetic Two-way Pseudoinverse Learning System [8.16000189123978]
  本稿では,半適応型2方向擬似逆学習システムを提案する。 各サブシステムは、前方学習、後方学習、機能結合モジュールを含む。 システム全体は、非段階的な降下学習アルゴリズムを用いて訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T06:56:46Z)
• Parallel and Limited Data Voice Conversion Using Stochastic Variational Deep Kernel Learning [2.5782420501870296]
  本稿では,限られたデータを扱う音声変換手法を提案する。 変分深層学習(SVDKL)に基づく。 非滑らかでより複雑な関数を推定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T16:32:47Z)
• Optimization of a Hydrodynamic Computational Reservoir through Evolution [58.720142291102135]
  我々は,スタートアップが開発中の流体力学系のモデルと,計算貯水池としてインターフェースする。 我々は、進化探索アルゴリズムを用いて、読み出し時間と入力を波の振幅や周波数にどのようにマッピングするかを最適化した。 この貯水池システムに進化的手法を適用することで、手作業パラメータを用いた実装と比較して、XNORタスクの分離性が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T19:15:02Z)
• Faster Adaptive Federated Learning [84.38913517122619]
  フェデレートラーニングは分散データの出現に伴って注目を集めている。 本稿では,クロスサイロFLにおけるモーメントに基づく分散低減手法に基づく適応アルゴリズム(FAFED)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T05:07:50Z)
• Convolutional generative adversarial imputation networks for spatio-temporal missing data in storm surge simulations [86.5302150777089]
  GAN(Generative Adversarial Imputation Nets)とGANベースの技術は、教師なし機械学習手法として注目されている。 提案手法を Con Conval Generative Adversarial Imputation Nets (Conv-GAIN) と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T03:50:48Z)
• Supervised Learning and the Finite-Temperature String Method for Computing Committor Functions and Reaction Rates [0.0]
  希少事象の計算研究における中心的な対象はコミッタ関数である。 アルゴリズムの精度を改善するために追加の修正が必要であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T17:44:00Z)
• Manifold learning-based polynomial chaos expansions for high-dimensional surrogate models [0.0]
  システム記述における不確実性定量化(UQ)のための多様体学習に基づく手法を提案する。 提案手法は高精度な近似を達成でき、UQタスクの大幅な高速化につながる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T00:24:15Z)
• A Novel Anomaly Detection Algorithm for Hybrid Production Systems based on Deep Learning and Timed Automata [73.38551379469533]
  DAD:DeepAnomalyDetectionは,ハイブリッド生産システムにおける自動モデル学習と異常検出のための新しいアプローチである。 深層学習とタイムドオートマトンを組み合わせて、観察から行動モデルを作成する。 このアルゴリズムは実システムからの2つのデータを含む少数のデータセットに適用され、有望な結果を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T08:27:43Z)
• Single-step deep reinforcement learning for open-loop control of laminar and turbulent flows [0.0]
  本研究は,流体力学系の最適化と制御を支援するための深部強化学習(DRL)技術の能力を評価する。 原型ポリシー最適化(PPO)アルゴリズムの新たな"退化"バージョンを組み合わせることで、学習エピソード当たり1回だけシステムを最適化するニューラルネットワークをトレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-04T16:11:26Z)
• A Near-Optimal Gradient Flow for Learning Neural Energy-Based Models [93.24030378630175]
  学習エネルギーベースモデル(EBM)の勾配流を最適化する新しい数値スキームを提案する。 フォッカー・プランク方程式から大域相対エントロピーの2階ワッサーシュタイン勾配流を導出する。 既存のスキームと比較して、ワッサーシュタイン勾配流は実データ密度を近似するより滑らかで近似的な数値スキームである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-10-31T02:26:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。