論文の概要: Neural topology optimization: the good, the bad, and the ugly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13954v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 00:10:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 19:13:08.101723
• Title: Neural topology optimization: the good, the bad, and the ugly
• Title（参考訳）: 神経トポロジー最適化:良い、悪い、悪い
• Authors: Suryanarayanan Manoj Sanu, Alejandro M. Aragon, Miguel A. Bessa,
• Abstract要約: ニューラルネットワーク(NN)は、トポロジ最適化(TO)を通じて逆を推し進めるための大きな約束を持っている しかし、アプリケーションに関する誤解は続いている。 本稿では、トポロジ最適化(神経風景)に焦点を当てる。 私たちの分析ツールは、まだ初期段階ですが、NNアーキテクチャに関する重要な洞察を明らかにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks (NNs) hold great promise for advancing inverse design via topology optimization (TO), yet misconceptions about their application persist. This article focuses on neural topology optimization (neural TO), which leverages NNs to reparameterize the decision space and reshape the optimization landscape. While the method is still in its infancy, our analysis tools reveal critical insights into the NNs' impact on the optimization process. We demonstrate that the choice of NN architecture significantly influences the objective landscape and the optimizer's path to an optimum. Notably, NNs introduce non-convexities even in otherwise convex landscapes, potentially delaying convergence in convex problems but enhancing exploration for non-convex problems. This analysis lays the groundwork for future advancements by highlighting: 1) the potential of neural TO for non-convex problems and dedicated GPU hardware (the "good"), 2) the limitations in smooth landscapes (the "bad"), and 3) the complex challenge of selecting optimal NN architectures and hyperparameters for superior performance (the "ugly").
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(NN)は、トポロジ最適化(TO)を通じて逆設計を進めるという大きな約束を持っているが、アプリケーションに対する誤解は持続している。 本稿では、NNを活用して決定空間を再パラメータ化し、最適化ランドスケープを再構築する神経トポロジ最適化(neural TO)に焦点を当てる。 この手法はまだ初期段階ですが、我々の分析ツールは、最適化プロセスに対するNNの影響に関する重要な洞察を明らかにします。 NNアーキテクチャの選択は客観的なランドスケープと最適化者の最適への道に大きく影響することを示した。 特に、NNは凸ランドスケープにおいても非凸性を導入し、凸問題の収束を遅らせる可能性があるが、非凸問題の探索を強化する。 この分析は、今後の進歩の土台となる。 1)非凸問題と専用GPUハードウェア(「良い」)に対するニューラルTOの可能性。 2)滑らかな風景(「悪」)の限界、及び 3) 優れたパフォーマンス("ugly")のために最適なNNアーキテクチャとハイパーパラメータを選択するという複雑な課題。

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