論文の概要: Behavior-Inspired Neural Networks for Relational Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14746v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 00:16:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:11:07.549553
• Title: Behavior-Inspired Neural Networks for Relational Inference
• Title（参考訳）: リレーショナル推論のための行動誘発ニューラルネットワーク
• 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。 エージェントの観測可能な振る舞いと,その動作を決定する潜在カテゴリの抽象化レベルを導入する。 エージェントの身体的近さと嗜好を非線形意見力学モデルに統合し、相互排他的潜在カテゴリを特定し、エージェントの時間的進化を予測し、エージェントの身体的挙動を制御するメカニズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7219180084857473
• License:
• 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 outcomes of categorical distribution, when in real world systems categories often intermingle and interact. In this work, we introduce a level of abstraction between the observable behavior of agents and the latent categories that determine their behavior. To do this, we learn a mapping from agent behavior to agent preferences for each latent category in a graph neural network. We integrate the physical proximity of agents and their preferences in a nonlinear opinion dynamics model which provides a mechanism to identify mutually exclusive latent categories, predict an agent's evolution in time, and control an agent's physical behavior. We demonstrate the utility of our model for learning interpretable categories, and its efficacy on long-horizon prediction across several benchmarks where we outperform 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、実世界のシステムカテゴリがしばしば相互作用し相互作用する場合、関係カテゴリがカテゴリ分布の結果としてモデル化されるという点で制限されている。 本研究では,エージェントの観測可能な振る舞いと,その動作を決定する潜在カテゴリの抽象化レベルを紹介する。 そこで我々は,グラフニューラルネットワークにおいて,各潜伏カテゴリのエージェント行動からエージェント嗜好へのマッピングを学習する。 エージェントの身体的近さと嗜好を非線形意見力学モデルに統合し、相互排他的潜在カテゴリを特定し、エージェントの時間的進化を予測し、エージェントの身体的挙動を制御するメカニズムを提供する。 本稿では,解釈可能なカテゴリを学習するためのモデルの有用性と,既存の手法より優れているいくつかのベンチマークにおいて,時間軸予測の有効性を実証する。

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