論文の概要: Jacobian-Enhanced Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09132v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 14:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 17:44:14.878380
• Title: Jacobian-Enhanced Neural Networks
• Title（参考訳）: ヤコビアン強化ニューラルネットワーク
• Authors: Steven H. Berguin,
• Abstract要約: ヤコビアン強化ニューラルネットワーク(JENN)は密結合多層パーセプトロンである。 JENNの主な利点は、標準のニューラルネットワークに比べてトレーニングポイントが少なくて精度が良いことである。
• 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: Jacobian-Enhanced Neural Networks (JENN) are densely connected multi-layer perceptrons, whose training process is modified to predict partial derivatives accurately. Their main benefit is better accuracy with fewer training points compared to standard neural networks. These attributes are particularly desirable in the field of computer-aided design, where there is often the need to replace computationally expensive, physics-based models with fast running approximations, known as surrogate models or meta-models. Since a surrogate emulates the original model accurately in near-real time, it yields a speed benefit that can be used to carry out orders of magnitude more function calls quickly. However, in the special case of gradient-enhanced methods, there is the additional value proposition that partial derivatives are accurate, which is a critical property for one important use-case: surrogate-based optimization. This work derives the complete theory and exemplifies its superiority over standard neural nets for surrogate-based optimization.
• Abstract（参考訳）: ヤコビアン強化ニューラルネットワーク(JENN)は密結合された多層パーセプトロンであり、そのトレーニングプロセスは偏微分を正確に予測するために修正される。 その主な利点は、標準のニューラルネットワークに比べてトレーニングポイントが少なくて精度が良いことだ。 これらの特性はコンピュータ支援設計の分野において特に望ましいものであり、計算コストのかかる物理モデルにサロゲートモデルやメタモデルとして知られる高速な近似を置き換える必要性がしばしばある。 シュロゲートは元のモデルをほぼリアルタイムで正確にエミュレートするため、より高速な関数呼び出しの順序付けに使用できる速度の利点が得られる。 しかし、勾配拡大法の特殊な場合、部分微分が正確であるという付加価値命題があり、これは1つの重要なユースケースにとって重要な性質である。 この研究は完全理論を導出し、サロゲートに基づく最適化のための標準ニューラルネットよりも優位性を実証する。

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