論文の概要: Modeling Randomly Observed Spatiotemporal Dynamical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00368v1
- Date: Sat, 1 Jun 2024 09:03:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 07:24:46.705233
- Title: Modeling Randomly Observed Spatiotemporal Dynamical Systems
- Title(参考訳): ランダム観測時空間力学系のモデル化
- Authors: Valerii Iakovlev, Harri Lähdesmäki,
- Abstract要約: 現在利用可能なニューラルネットワークベースのモデリングアプローチは、時間と空間でランダムに収集されたデータに直面したときに不足する。
そこで我々は,このようなランダムなサンプルデータを効果的に処理する新しい手法を開発した。
我々のモデルは、システムの力学と将来の観測のタイミングと位置の両方を予測するために、償却変分推論、ニューラルディファレンシャル方程式、ニューラルポイントプロセス、暗黙のニューラル表現といった技術を統合する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.381752536547389
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spatiotemporal processes are a fundamental tool for modeling dynamics across various domains, from heat propagation in materials to oceanic and atmospheric flows. However, currently available neural network-based modeling approaches fall short when faced with data collected randomly over time and space, as is often the case with sensor networks in real-world applications like crowdsourced earthquake detection or pollution monitoring. In response, we developed a new spatiotemporal method that effectively handles such randomly sampled data. Our model integrates techniques from amortized variational inference, neural differential equations, neural point processes, and implicit neural representations to predict both the dynamics of the system and the probabilistic locations and timings of future observations. It outperforms existing methods on challenging spatiotemporal datasets by offering substantial improvements in predictive accuracy and computational efficiency, making it a useful tool for modeling and understanding complex dynamical systems observed under realistic, unconstrained conditions.
- Abstract(参考訳): 時空間過程は、物質の熱伝播から海洋や大気の流れまで、様々な領域にわたる力学をモデル化するための基本的なツールである。
しかし、現在利用可能なニューラルネットワークベースのモデリングアプローチは、クラウドソースの地震検出や汚染監視といった現実世界のアプリケーションにおけるセンサーネットワークのように、時間と空間でランダムに収集されたデータに直面すると、短くなる。
そこで我々は,このようなランダムなサンプルデータを効果的に処理する新しい時空間法を開発した。
我々のモデルは、システムの力学と将来の観測の確率的位置とタイミングの両方を予測するために、償却変分推論、ニューラルディファレンシャル方程式、ニューラルポイントプロセス、暗黙のニューラル表現といった技術を統合する。
予測精度と計算効率を大幅に改善することで、時空間データセットに挑戦する既存の手法よりも優れており、現実的で制約のない条件下で観察される複雑な力学系をモデル化し理解するのに有用なツールである。
関連論文リスト
- Conservation-informed Graph Learning for Spatiotemporal Dynamics Prediction [84.26340606752763]
本稿では,保護インフォームドGNN(CiGNN)について紹介する。
このネットワークは、保守的かつ非保守的な情報が、潜時的行進戦略によって多次元空間を通過する対称性による一般的な対称性保存則に従うように設計されている。
結果は,CiGNNが顕著なベースライン精度と一般化性を示し,様々な時間的ダイナミクスの予測のための学習に容易に適用可能であることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-30T13:55:59Z) - Equivariant Graph Neural Operator for Modeling 3D Dynamics [148.98826858078556]
我々は,次のステップの予測ではなく,ダイナミックスを直接トラジェクトリとしてモデル化するために,Equivariant Graph Neural Operator (EGNO)を提案する。
EGNOは3次元力学の時間的進化を明示的に学習し、時間とともに関数として力学を定式化し、それを近似するためにニューラル演算子を学習する。
粒子シミュレーション、人間のモーションキャプチャー、分子動力学を含む複数の領域における総合的な実験は、既存の手法と比較して、EGNOの極めて優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T21:50:32Z) - Spatio-Temporal Branching for Motion Prediction using Motion Increments [55.68088298632865]
HMP(Human Motion Prediction)はその多種多様な応用により、人気のある研究トピックとして浮上している。
従来の手法は手作りの機能と機械学習技術に依存している。
HMPのためのインクリメンタル情報を用いた時空間分岐ネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-02T12:04:28Z) - Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。
そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-08T07:55:36Z) - Discovering Dynamic Patterns from Spatiotemporal Data with Time-Varying
Low-Rank Autoregression [12.923271427789267]
低ランクテンソル因子化により係数がパラメータ化される時間還元ベクトル自己回帰モデルを開発した。
時間的文脈において、複雑な時間変化系の挙動は、提案モデルにおける時間的モードによって明らかにすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-28T15:59:52Z) - Decomposed Linear Dynamical Systems (dLDS) for learning the latent
components of neural dynamics [6.829711787905569]
本稿では,時系列データの非定常および非線形の複雑なダイナミクスを表現した新しい分解力学系モデルを提案する。
我々のモデルは辞書学習によって訓練され、最近の結果を利用してスパースベクトルを時間とともに追跡する。
連続時間と離散時間の両方の指導例において、我々のモデルは元のシステムによく近似できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T02:25:38Z) - Leveraging the structure of dynamical systems for data-driven modeling [111.45324708884813]
トレーニングセットとその構造が長期予測の品質に与える影響を考察する。
トレーニングセットのインフォームドデザインは,システムの不変性と基盤となるアトラクションの構造に基づいて,結果のモデルを大幅に改善することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T20:09:20Z) - Constructing Neural Network-Based Models for Simulating Dynamical
Systems [59.0861954179401]
データ駆動モデリングは、真のシステムの観測からシステムの力学の近似を学ぼうとする代替パラダイムである。
本稿では,ニューラルネットワークを用いた動的システムのモデル構築方法について検討する。
基礎的な概要に加えて、関連する文献を概説し、このモデリングパラダイムが克服すべき数値シミュレーションから最も重要な課題を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T10:51:42Z) - Physics-Coupled Spatio-Temporal Active Learning for Dynamical Systems [15.923190628643681]
主な課題の1つは、認識されたデータストリームを生成する根本原因を推測することである。
機械学習ベースの予測モデルの成功は、モデルトレーニングに大量の注釈付きデータを必要とする。
提案するST-PCNNは, 実世界のデータセットと実世界のデータセットの両方において, 極めて少ないインスタンスで最適精度に収束することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T18:05:55Z) - Neural Spatio-Temporal Point Processes [31.474420819149724]
本稿では,ニューラルODEを計算手法として活用した,点自明なプロセスのための新しいパラメータ化のクラスを提案する。
我々は,地震学,疫学,都市移動性,神経科学など,さまざまな文脈のデータセットを用いて,我々のモデルを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-09T17:28:23Z) - Learning Continuous System Dynamics from Irregularly-Sampled Partial
Observations [33.63818978256567]
グラフ構造を持つ多エージェント動的システムをモデル化するための潜在常微分方程式生成モデルLG-ODEを提案する。
高次元軌跡の埋め込みと連続潜伏系力学を同時に学習することができる。
我々のモデルは、教師なしの方法で初期状態を推論できるグラフニューラルネットワークによってパラメータ化された新しいエンコーダを採用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-08T01:02:22Z)
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。