論文の概要: MACK: Mismodeling Addressed with Contrastive Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13947v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 18:18:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:23:56.466727
• Title: MACK: Mismodeling Addressed with Contrastive Knowledge
• Title（参考訳）: MACK: 対照的な知識で対処したリモデリング
• Authors: Liam Rankin Sheldon, Dylan Sheldon Rankin, Philip Harris,
• Abstract要約: 機械学習モデルはより複雑になるにつれて、このシミュレーションと実験によって収集された実際のデータの違いにますます敏感になる。 本稿では、この負の効果を大幅に軽減できるコントラスト学習に基づく一般的な方法論を提案する。 大型ハドロン衝突型加速器におけるジェットタグの課題を用いたこの手法の有効性を実証するが、高エネルギー物理学の分野内外における幅広いタスクに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6099917303150076
• License:
• Abstract: The use of machine learning methods in high energy physics typically relies on large volumes of precise simulation for training. As machine learning models become more complex they can become increasingly sensitive to differences between this simulation and the real data collected by experiments. We present a generic methodology based on contrastive learning which is able to greatly mitigate this negative effect. Crucially, the method does not require prior knowledge of the specifics of the mismodeling. While we demonstrate the efficacy of this technique using the task of jet-tagging at the Large Hadron Collider, it is applicable to a wide array of different tasks both in and out of the field of high energy physics.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー物理学における機械学習の手法の使用は、訓練のために大量の正確なシミュレーションを頼りにしている。 機械学習モデルはより複雑になるにつれて、このシミュレーションと実験によって収集された実際のデータの違いにますます敏感になる。 本稿では、この負の効果を大幅に軽減できるコントラスト学習に基づく一般的な方法論を提案する。 重要なことに、この手法は誤モデリングの具体的な知識を事前に必要としない。 大型ハドロン衝突型加速器におけるジェットタグの課題を用いたこの手法の有効性を実証するが、高エネルギー物理学の分野内外における幅広いタスクに適用できる。

関連論文リスト

• Hindsight States: Blending Sim and Real Task Elements for Efficient Reinforcement Learning [61.3506230781327]
  ロボット工学では、第一原理から導かれた力学モデルに基づくシミュレーションに基づいて、トレーニングデータを生成する方法がある。 ここでは、力学の複雑さの不均衡を利用して、より標本効率のよい学習を行う。 提案手法をいくつかの課題に対して検証し,既存の近視アルゴリズムと組み合わせた場合の学習改善を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T21:55:04Z)
• Neural Operator: Is data all you need to model the world? An insight into the impact of Physics Informed Machine Learning [13.050410285352605]
  我々は、データ駆動アプローチが、工学や物理学の問題を解決する従来の手法を補完する方法についての洞察を提供する。 我々は,PDE演算子学習の解演算子を学習するための,新しい,高速な機械学習に基づくアプローチを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T23:29:33Z)
• From Actions to Events: A Transfer Learning Approach Using Improved Deep Belief Networks [1.0554048699217669]
  本稿では,エネルギーモデルを用いた行動認識からイベント認識への知識マッピング手法を提案する。 このようなモデルはすべてのフレームを同時に処理し、学習プロセスを通じて空間的および時間的情報を運ぶことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T14:47:10Z)
• Advancing Reacting Flow Simulations with Data-Driven Models [50.9598607067535]
  マルチ物理問題における機械学習ツールの効果的な利用の鍵は、それらを物理モデルとコンピュータモデルに結合することである。 本章では, 燃焼システムにおけるデータ駆動型低次モデリングの適用可能性について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-05T16:48:34Z)
• Accelerated Policy Learning with Parallel Differentiable Simulation [59.665651562534755]
  微分可能シミュレータと新しいポリシー学習アルゴリズム(SHAC)を提案する。 本アルゴリズムは,スムーズな批判機能により局所最小化の問題を軽減する。 現状のRLと微分可能なシミュレーションベースアルゴリズムと比較して,サンプル効率と壁面時間を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T17:46:26Z)
• Automated Dissipation Control for Turbulence Simulation with Shell Models [1.675857332621569]
  機械学習(ML)技術の応用、特にニューラルネットワークは、画像や言語を処理する上で大きな成功を収めています。 本研究は,Gledzer-Ohkitani-yamadaシェルモデルを用いて,乱流の簡易表現を構築する。 本稿では,自己相似慣性範囲スケーリングなどの乱流の統計的特性を再構築する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-07T15:03:52Z)
• Which priors matter? Benchmarking models for learning latent dynamics [70.88999063639146]
  古典力学の先行概念を機械学習モデルに統合する手法が提案されている。 これらのモデルの現在の機能について、精査する。 連続的および時間的可逆的ダイナミクスの使用は、すべてのクラスのモデルに恩恵をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T23:48:21Z)
• Data-Efficient Learning for Complex and Real-Time Physical Problem Solving using Augmented Simulation [49.631034790080406]
  本稿では,大理石を円形迷路の中心まで航行する作業について述べる。 実システムと対話する数分以内に,複雑な環境で大理石を動かすことを学習するモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T02:03:08Z)
• Learning Manifold Implicitly via Explicit Heat-Kernel Learning [63.354671267760516]
  そこで,本研究では,熱カーネルを学習することで,多様体情報を暗黙的に取得する,暗黙的多様体学習の概念を提案する。 学習した熱カーネルは、データ生成のための深層生成モデル(DGM)やベイズ推論のためのスタイン変分勾配Descentなど、さまざまなカーネルベースの機械学習モデルに適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T03:39:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。