論文の概要: Learning Interpretable Hierarchical Dynamical Systems Models from Time Series Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04814v1
- Date: Mon, 7 Oct 2024 07:54:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 01:47:52.528881
- Title: Learning Interpretable Hierarchical Dynamical Systems Models from Time Series Data
- Title（参考訳）: 時系列データから解釈可能な階層型力学系モデルの学習
- Authors: Manuel Brenner, Elias Weber, Georgia Koppe, Daniel Durstewitz,
- Abstract要約: 単一ドメインの動的特性を維持しつつ,グループレベル(複数ドメイン)情報を効率的に取得する方法を示す。
全ての動的状態の忠実な再構築に加えて、我々の教師なし方法論は共通の低次元特徴空間を発見する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3128614613706295
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In science, we are often interested in obtaining a generative model of the underlying system dynamics from observed time series. While powerful methods for dynamical systems reconstruction (DSR) exist when data come from a single domain, how to best integrate data from multiple dynamical regimes and leverage it for generalization is still an open question. This becomes particularly important when individual time series are short, and group-level information may help to fill in for gaps in single-domain data. At the same time, averaging is not an option in DSR, as it will wipe out crucial dynamical properties (e.g., limit cycles in one domain vs. chaos in another). Hence, a framework is needed that enables to efficiently harvest group-level (multi-domain) information while retaining all single-domain dynamical characteristics. Here we provide such a hierarchical approach and showcase it on popular DSR benchmarks, as well as on neuroscientific and medical time series. In addition to faithful reconstruction of all individual dynamical regimes, our unsupervised methodology discovers common low-dimensional feature spaces in which datasets with similar dynamics cluster. The features spanning these spaces were further dynamically highly interpretable, surprisingly in often linear relation to control parameters that govern the dynamics of the underlying system. Finally, we illustrate transfer learning and generalization to new parameter regimes.
- Abstract（参考訳）: 科学では、観測された時系列から基礎となるシステムダイナミクスの生成モデルを得ることにしばしば関心がある。
単一のドメインからデータを得る際には、動的システム再構築(DSR)のための強力な手法が存在するが、複数の動的状態からデータを最もうまく統合し、一般化するためにそれを活用する方法は、依然として未解決の問題である。
これは、個々の時系列が短いときに特に重要になり、グループレベルの情報が単一ドメインデータのギャップを埋めるのに役立つ。
同時に、平均化はDSRではオプションではなく、重要な動的特性(例えば、あるドメインにおけるサイクルの制限と別のドメインにおけるカオス)を排除します。
したがって,グループレベルの情報(マルチドメイン)を効率よく収集し,単一ドメインの動的特性をすべて保持できるフレームワークが必要である。
ここでは、そのような階層的なアプローチを提供し、人気のあるDSRベンチマークや、神経科学および医学の時系列で紹介する。
本手法では, 個々の動的状態の忠実な再構築に加えて, 類似の動的クラスタを持つデータセットに共通する低次元特徴空間を探索する。
これらの空間にまたがる特徴は、より動的に高度に解釈可能であり、下層のシステムの力学を管理する制御パラメータとしばしば線形な関係にある。
最後に、移動学習と新しいパラメータ体系への一般化について説明する。
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