論文の概要: Learnable & Interpretable Model Combination in Dynamic Systems Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08093v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 11:17:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 17:15:13.644507
- Title: Learnable & Interpretable Model Combination in Dynamic Systems Modeling
- Title（参考訳）: 動的システムモデリングにおける学習可能・解釈可能モデルの組み合わせ
- Authors: Tobias Thummerer, Lars Mikelsons,
- Abstract要約: 我々は、通常、どのモデルが組み合わされるかについて議論し、様々な混合方程式に基づくモデルを表現することができるモデルインターフェースを提案する。
本稿では,2つの組み合わせモデル間の汎用的な接続を,容易に解釈可能な方法で記述できる新しいワイルドカードトポロジーを提案する。
本稿では、2つのモデル間の異なる接続トポロジを学習し、解釈し、比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the core concepts in science, and something that happens intuitively in every-day dynamic systems modeling, is the combination of models or methods. Especially in dynamical systems modeling, often two or more structures are combined to obtain a more powerful or efficient architecture regarding a specific application (area). Further, even physical simulations are combined with machine learning architectures, to increase prediction accuracy or optimize the computational performance. In this work, we shortly discuss, which types of models are usually combined and propose a model interface that is capable of expressing a width variety of mixed algebraic, discrete and differential equation based models. Further, we examine different established, as well as new ways of combining these models from a system theoretical point of view and highlight two challenges - algebraic loops and local event affect functions in discontinuous models - that require a special approach. Finally, we propose a new wildcard topology, that is capable of describing the generic connection between two combined models in an easy to interpret fashion that can be learned as part of a gradient based optimization procedure. The contributions of this paper are highlighted at a proof of concept: Different connection topologies between two models are learned, interpreted and compared applying the proposed methodology and software implementation.
- Abstract（参考訳）: 科学における中核的な概念の1つであり、日々の動的システムモデリングにおいて直感的に起こるものは、モデルやメソッドの組み合わせである。
特に動的システムモデリングでは、2つ以上の構造が組み合わされ、特定のアプリケーション(エリア)に関するより強力で効率的なアーキテクチャが得られます。
さらに、物理シミュレーションも機械学習アーキテクチャと組み合わせて予測精度を向上させるか、計算性能を最適化する。
本稿では,どのモデルが通常組み合わされるのかを考察し,代数的,離散的,微分方程式に基づくモデルの幅の多様性を表現可能なモデルインターフェースを提案する。
さらに、システム理論の観点からこれらのモデルを組み合わせる新しい方法や、不連続モデルにおける代数的ループと局所事象の影響関数という2つの課題を強調し、特別なアプローチを必要とする。
最後に,2つの組み合わせモデル間の汎用的な接続を,勾配に基づく最適化手法の一部として容易に解釈可能な方法で記述できる新しいワイルドカードトポロジーを提案する。
2つのモデル間の異なる接続トポロジを学習し、解釈し、提案手法とソフトウェア実装を適用して比較する。
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