論文の概要: Relational Reasoning On Graphs Using Opinion Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14746v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 21:36:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 17:31:15.429528
• Title: Relational Reasoning On Graphs Using Opinion Dynamics
• Title（参考訳）: オピニオンダイナミクスを用いたグラフ上の関係推論
• Authors: Yulong Yang, Bowen Feng, Keqin Wang, Naomi Leonard, Adji Bousso Dieng, Christine Allen-Blanchette,
• Abstract要約: 最近の研究は、エージェント間の関係を、その身体行動の観察に基づいて分類することを学ぶ。 エージェントの身体行動とエージェントの行動を定義するカテゴリの抽象レベルを導入する。 エージェントの物理的近接性とそれらの親和性は、互いに排他的なカテゴリを識別し、エージェントの時間的進化を予測し、エージェントの振舞いを制御するメカニズムを提供する非線形意見力学モデルに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7219180084857473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From pedestrians to Kuramoto oscillators, interactions between agents govern how a multitude of dynamical systems evolve in space and time. Discovering how these agents relate to each other can improve our understanding of the often complex dynamics that underlie these systems. Recent works learn to categorize relationships between agents based on observations of their physical behavior. These approaches are limited in that the relationship categories are modelled as independent and mutually exclusive, when in real world systems categories are often interacting. In this work, we introduce a level of abstraction between the physical behavior of agents and the categories that define their behavior. To do this, we learn a mapping from the agents' states to their affinities for each category in a graph neural network. We integrate the physical proximity of agents and their affinities in a nonlinear opinion dynamics model which provides a mechanism to identify mutually exclusive categories, predict an agent's evolution in time, and control an agent's behavior. We demonstrate the utility of our model for learning interpretable categories for mechanical systems, and demonstrate its efficacy on several long-horizon trajectory prediction benchmarks where we consistently out perform existing methods.
• Abstract（参考訳）: 歩行者から倉本振動子まで、エージェント間の相互作用は、様々な力学系が空間と時間でどのように進化するかを左右する。 これらのエージェントが相互にどのように関係しているかを明らかにすることで、これらのシステムの基盤となる、しばしば複雑なダイナミクスの理解を深めることができます。 最近の研究は、エージェント間の関係を、その身体行動の観察に基づいて分類することを学ぶ。 これらのアプローチは、現実のシステムカテゴリがしばしば相互作用する場合、関係カテゴリが独立して、相互排他的にモデル化されるという点で制限されている。 本研究では,エージェントの身体行動とエージェントの行動を定義するカテゴリの抽象レベルを紹介する。 これを実現するために、グラフニューラルネットワークにおいて、エージェントの状態から各カテゴリの親和性へのマッピングを学習する。 エージェントの物理的近接性とそれらの親和性は、互いに排他的なカテゴリを識別し、エージェントの時間的進化を予測し、エージェントの振舞いを制御するメカニズムを提供する非線形意見力学モデルに統合する。 メカニカルシステムの解釈可能なカテゴリを学習するためのモデルの有用性を実証し,既存の手法を一貫して実施する長期軌跡予測ベンチマークにおいて,その有効性を示す。

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