論文の概要: Unsupervised learning for anticipating critical transitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01579v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 23:57:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:10:52.398957
• Title: Unsupervised learning for anticipating critical transitions
• Title（参考訳）: 臨界遷移予測のための教師なし学習
• Authors: Shirin Panahi, Ling-Wei Kong, Bryan Glaz, Mulugeta Haile, Ying-Cheng Lai,
• Abstract要約: この課題に対処するために,変分オートエンコーダ(VAE)と貯水池コンピューティングを組み合わせたフレームワークを述べる。 特に、この駆動因子は、教師なし学習方式でVAEを用いて時系列から検出される。 倉本-シヴァシンスキー系を含む力学系を用いた原型的教師なし学習方式のパワーを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.249660468924754
• License:
• Abstract: For anticipating critical transitions in complex dynamical systems, the recent approach of parameter-driven reservoir computing requires explicit knowledge of the bifurcation parameter. We articulate a framework combining a variational autoencoder (VAE) and reservoir computing to address this challenge. In particular, the driving factor is detected from time series using the VAE in an unsupervised-learning fashion and the extracted information is then used as the parameter input to the reservoir computer for anticipating the critical transition. We demonstrate the power of the unsupervised learning scheme using prototypical dynamical systems including the spatiotemporal Kuramoto-Sivashinsky system. The scheme can also be extended to scenarios where the target system is driven by several independent parameters or with partial state observations.
• Abstract（参考訳）: 複雑な力学系における臨界遷移を予測するために、パラメータ駆動型貯水池計算の最近のアプローチでは、分岐パラメータの明示的な知識が必要である。 この課題に対処するために,変分オートエンコーダ(VAE)と貯水池コンピューティングを組み合わせたフレームワークを述べる。 特に、教師なし学習方式でVAEを用いて時系列から駆動因子を検出し、抽出した情報を、臨界遷移を予測するために貯水池コンピュータに入力するパラメータとして使用する。 時空間的倉本-シヴァシンスキー系を含む原型力学系を用いた教師なし学習方式のパワーを実証する。 このスキームは、ターゲットシステムがいくつかの独立したパラメータや部分的な状態観察によって駆動されるシナリオにまで拡張することもできる。

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