論文の概要: Learning to learn ecosystems from limited data -- a meta-learning approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07368v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 16:23:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 20:47:00.317957
• Title: Learning to learn ecosystems from limited data -- a meta-learning approach
• Title（参考訳）: 限られたデータからエコシステムを学習する - メタ学習アプローチ
• Authors: Zheng-Meng Zhai, Bryan Glaz, Mulugeta Haile, Ying-Cheng Lai,
• Abstract要約: 我々は,時間遅延フィードフォワードニューラルネットワークを用いたメタラーニングフレームワークを開発し,生態系の長期的挙動を予測する。 この枠組みは、限られたデータで生態系の「動的気候」を正確に再構築できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A fundamental challenge in developing data-driven approaches to ecological systems for tasks such as state estimation and prediction is the paucity of the observational or measurement data. For example, modern machine-learning techniques such as deep learning or reservoir computing typically require a large quantity of data. Leveraging synthetic data from paradigmatic nonlinear but non-ecological dynamical systems, we develop a meta-learning framework with time-delayed feedforward neural networks to predict the long-term behaviors of ecological systems as characterized by their attractors. We show that the framework is capable of accurately reconstructing the ``dynamical climate'' of the ecological system with limited data. Three benchmark population models in ecology, namely the Hastings-Powell model, a three-species food chain, and the Lotka-Volterra system, are used to demonstrate the performance of the meta-learning based prediction framework. In all cases, enhanced accuracy and robustness are achieved using five to seven times less training data as compared with the corresponding machine-learning method trained solely from the ecosystem data. A number of issues affecting the prediction performance are addressed.
• Abstract（参考訳）: 状態推定や予測といったタスクに対するデータ駆動型アプローチの開発における根本的な課題は、観測データや測定データの妥当性である。 例えば、ディープラーニングや貯水池コンピューティングのような現代の機械学習技術は、通常大量のデータを必要とする。 本研究では, 時間遅延フィードフォワードニューラルネットワークを用いたメタラーニングフレームワークを開発し, 環境システムの長期的挙動を予測する。 本研究では, 生態系の「動的気候」を, 限られたデータで正確に再構築できることを示す。 三種の食品連鎖であるHastings-PowellモデルとLotka-Volterraシステムという3つのベンチマーク集団モデルを用いて,メタラーニングに基づく予測フレームワークの性能を実証した。 いずれの場合も、生態系データのみからトレーニングされた機械学習手法と比較して、トレーニングデータの5～7倍の精度と堅牢性が達成される。 予測性能に影響するいくつかの問題に対処する。

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