論文の概要: Emergent Dynamics in Neural Cellular Automata
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06406v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 15:54:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 14:01:33.844459
- Title: Emergent Dynamics in Neural Cellular Automata
- Title（参考訳）: 神経細胞性オートマタの創発的ダイナミクス
- Authors: Yitao Xu, Ehsan Pajouheshgar, Sabine Süsstrunk,
- Abstract要約: ニューラルセルラーオートマタアーキテクチャとトレーニングモデルの創発的ダイナミクスとの関係について検討する。
解析の結果,これらの変数間の相違と比例性は,NCA出力の創発的ダイナミクスと強い相関関係があることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.73063532045145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural Cellular Automata (NCA) models are trainable variations of traditional Cellular Automata (CA). Emergent motion in the patterns created by NCA has been successfully applied to synthesize dynamic textures. However, the conditions required for an NCA to display dynamic patterns remain unexplored. Here, we investigate the relationship between the NCA architecture and the emergent dynamics of the trained models. Specifically, we vary the number of channels in the cell state and the number of hidden neurons in the MultiLayer Perceptron (MLP), and draw a relationship between the combination of these two variables and the motion strength between successive frames. Our analysis reveals that the disparity and proportionality between these two variables have a strong correlation with the emergent dynamics in the NCA output. We thus propose a design principle for creating dynamic NCA.
- Abstract（参考訳）: ニューラルセルオートマタ(Neural Cellular Automata、NCA)は、従来のセルオートマタ(CA)の訓練可能なバリエーションである。
NCAによって生成されたパターンの創発的な動きは、動的テクスチャの合成に成功している。
しかし、NAAが動的パターンを表示するのに必要な条件は未解明のままである。
そこで本研究では,NCAアーキテクチャとトレーニングモデルの創発的ダイナミクスとの関係について検討する。
具体的には、MultiLayer Perceptron (MLP) における細胞状態のチャネル数と隠されたニューロン数を変化させ、これら2つの変数の組み合わせと連続したフレーム間の運動強度の関係を描いている。
解析の結果,これらの変数間の相違と比例性は,NCA出力の創発的ダイナミクスと強い相関関係があることが判明した。
そこで我々は動的NAAを作成するための設計原則を提案する。
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