論文の概要: Energy Optimized Piecewise Polynomial Approximation Utilizing Modern Machine Learning Optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09329v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 12:23:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:35:15.275515
• Title: Energy Optimized Piecewise Polynomial Approximation Utilizing Modern Machine Learning Optimizers
• Title（参考訳）: 現代の機械学習最適化を利用したエネルギー最適化多項近似
• Authors: Hannes Waclawek, Stefan Huber,
• Abstract要約: 本稿では,カムプロファイルの総曲率を最小化し,よりスムーズな動きと入力データのエネルギー消費を低減させるフレームワークを提案する。 提案手法の有効性を実験的に検証し,従来の手法では入力データがノイズの多い場合や最適でない場合の効率向上の可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License:
• Abstract: This work explores an extension of ML-optimized piecewise polynomial approximation by incorporating energy optimization as an additional objective. Traditional closed-form solutions enable continuity and approximation targets but lack flexibility in accommodating complex optimization goals. By leveraging modern gradient descent optimizers within TensorFlow, we introduce a framework that minimizes total curvature in cam profiles, leading to smoother motion and reduced energy consumption for input data that is unfavorable for sole approximation and continuity optimization. Experimental results confirm the effectiveness of this approach, demonstrating its potential to improve efficiency in scenarios where input data is noisy or suboptimal for conventional methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、エネルギー最適化を付加目的として組み込むことにより、ML最適化のピースワイド多項式近似の拡張を探求する。 従来のクローズドフォームのソリューションは連続性と近似の目標を可能にするが、複雑な最適化目標を調節する柔軟性に欠ける。 TensorFlow内での現代的な勾配勾配最適化手法を利用することで、カムプロファイルの総曲率を最小化し、単独近似と連続最適化では好ましくない入力データに対して、よりスムーズな動きとエネルギー消費を減少させるフレームワークを導入する。 提案手法の有効性を実験的に検証し,従来の手法では入力データがノイズの多い場合や最適でない場合の効率向上の可能性を示した。

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