論文の概要: Learning Locally Interacting Discrete Dynamical Systems: Towards Data-Efficient and Scalable Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06460v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 17:00:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 13:51:47.784211
- Title: Learning Locally Interacting Discrete Dynamical Systems: Towards Data-Efficient and Scalable Prediction
- Title（参考訳）: 離散力学系の局所的相互作用を学習する:データ効率・拡張性予測に向けて
- Authors: Beomseok Kang, Harshit Kumar, Minah Lee, Biswadeep Chakraborty, Saibal Mukhopadhyay,
- Abstract要約: 局所力学系は局所的、比較的単純で、しばしば動的要素間の相互作用から複雑な大域的ダイナミクスを示す。
本稿では,Attentive Recurrent Cellular Automata(AR-NCA)を提案する。
AR-NCAは様々なシステム構成において優れた一般化性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.972017028598597
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Locally interacting dynamical systems, such as epidemic spread, rumor propagation through crowd, and forest fire, exhibit complex global dynamics originated from local, relatively simple, and often stochastic interactions between dynamic elements. Their temporal evolution is often driven by transitions between a finite number of discrete states. Despite significant advancements in predictive modeling through deep learning, such interactions among many elements have rarely explored as a specific domain for predictive modeling. We present Attentive Recurrent Neural Cellular Automata (AR-NCA), to effectively discover unknown local state transition rules by associating the temporal information between neighboring cells in a permutation-invariant manner. AR-NCA exhibits the superior generalizability across various system configurations (i.e., spatial distribution of states), data efficiency and robustness in extremely data-limited scenarios even in the presence of stochastic interactions, and scalability through spatial dimension-independent prediction.
- Abstract（参考訳）: 局所的に相互作用するダイナミックなシステム、例えば流行の広がり、群衆による噂の伝播、森林火災などは、局所的、比較的単純で、しばしば動的要素間の確率的な相互作用に由来する複雑なグローバルなダイナミクスを示す。
彼らの時間的進化は、しばしば有限個の離散状態間の遷移によって引き起こされる。
深層学習による予測モデリングの進歩にもかかわらず、多くの要素間の相互作用は予測モデリングの特定の領域として研究されることはめったにない。
本稿では,周辺細胞間の時間的情報を置換不変な方法で関連付けることにより,未知の局所状態遷移規則を効果的に発見するために,注意的反復神経セルオートマタ(AR-NCA)を提案する。
AR-NCAは、様々なシステム構成(例えば状態の空間分布)において優れた一般化性を示し、確率的相互作用が存在する場合であっても、極端にデータ制限されたシナリオにおいてデータ効率とロバスト性を示し、空間次元に依存しない予測によるスケーラビリティを示す。
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