論文の概要: Machine Learning Analysis of Anomalous Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01393v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 11:27:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:40:53.067542
- Title: Machine Learning Analysis of Anomalous Diffusion
- Title（参考訳）: 異常拡散の機械学習解析
- Authors: Wenjie Cai, Yi Hu, Xiang Qu, Hui Zhao, Gongyi Wang, Jing Li, Zihan Huang,
- Abstract要約: 異常拡散解析のための機械学習技術の統合を体系的に紹介する。
拡散パラメータと軌道分割の推論に使用される古典的機械学習とディープラーニングの両方を含む機械学習手法を広範囲に比較する。
一方,ニューラルネットワークの垂直層からの特徴ベクトルとオートエンコーダからの潜在表現の組合せを含む,異常拡散を表現するための3つの主要な戦略を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.073855594462542
- License:
- Abstract: The rapid advancements in machine learning have made its application to anomalous diffusion analysis both essential and inevitable. This review systematically introduces the integration of machine learning techniques for enhanced analysis of anomalous diffusion, focusing on two pivotal aspects: single trajectory characterization via machine learning and representation learning of anomalous diffusion. We extensively compare various machine learning methods, including both classical machine learning and deep learning, used for the inference of diffusion parameters and trajectory segmentation. Additionally, platforms such as the Anomalous Diffusion Challenge that serve as benchmarks for evaluating these methods are highlighted. On the other hand, we outline three primary strategies for representing anomalous diffusion: the combination of predefined features, the feature vector from the penultimate layer of neural network, and the latent representation from the autoencoder, analyzing their applicability across various scenarios. This investigation paves the way for future research, offering valuable perspectives that can further enrich the study of anomalous diffusion and advance the application of artificial intelligence in statistical physics and biophysics.
- Abstract（参考訳）: 機械学習の急速な進歩は、必然的かつ不可避な拡散解析に応用した。
本稿では,異常拡散解析のための機械学習手法の統合を体系的に導入し,異常拡散の表現学習と機械学習による単一軌跡特徴付けという2つの重要な側面に着目した。
拡散パラメータと軌道分割の推論に使用される古典的機械学習とディープラーニングの両方を含む機械学習手法を広範囲に比較する。
さらに、これらの手法を評価するためのベンチマークとして機能する、Anomalous Diffusion Challengeのようなプラットフォームも強調されている。
一方, 異常拡散を表す3つの主要な戦略を概説する: 事前定義された特徴の組み合わせ, ニューラルネットワークの垂直層からの特徴ベクトル, オートエンコーダからの潜在表現。
この調査は将来の研究の道を開くもので、異常拡散の研究をさらに強化し、統計物理学や生物物理学における人工知能の応用を推し進める貴重な視点を提供する。
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