論文の概要: A Kolmogorov-Arnold Neural Model for Cascading Extremes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13370v1
• Date: Mon, 19 May 2025 17:17:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.762481
• Title: A Kolmogorov-Arnold Neural Model for Cascading Extremes
• Title（参考訳）: カスケードエクストリームに対するコルモゴロフ・アルノルドニューラルモデル
• Authors: Miguel de Carvalho, Clemente Ferrer, Ronny Vallejos,
• Abstract要約: 本報告では, このドミノ効果に着目したリスク評価手法を提案することにより, 極端地震や津波など極端事象のカスケードに関する懸念が高まっている。 提案手法はコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)内の極値理論の枠組みを開発し、特徴ベクトル上で条件付きで1つの極値事象が別の極値事象を引き起こす確率を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the growing concern of cascading extreme events, such as an extreme earthquake followed by a tsunami, by presenting a novel method for risk assessment focused on these domino effects. The proposed approach develops an extreme value theory framework within a Kolmogorov-Arnold network (KAN) to estimate the probability of one extreme event triggering another, conditionally on a feature vector. An extra layer is added to the KAN's architecture to enforce the definition of the parameter of interest within the unit interval, and we refer to the resulting neural model as KANE (KAN with Natural Enforcement). The proposed method is backed by exhaustive numerical studies and further illustrated with real-world applications to seismology and climatology.
• Abstract（参考訳）: 本報告では, このドミノ効果に着目したリスク評価手法を提案することにより, 極端地震や津波など極端事象のカスケードに関する懸念が高まっている。 提案手法はコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)内の極値理論の枠組みを開発し、特徴ベクトル上で条件付きで1つの極値事象が別の極値事象を引き起こす確率を推定する。 単位区間内での利子パラメータの定義を強制するために、KAANアーキテクチャに余分なレイヤを追加し、結果のニューラルモデルをKANE(KAN with Natural Enforcement)と呼ぶ。 提案手法は総じて数値的な研究によって裏付けられ,さらに地震学や気候学への現実の応用が説明されている。

関連論文リスト

• On the Robustness of Kolmogorov-Arnold Networks: An Adversarial Perspective [0.0]
  Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は関数近似の新しいアプローチとして登場した。 理論的な約束にもかかわらず、敵対的な条件下でのカンの堅牢性はまだ十分に検討されていない。 我々は,標準のホワイトボックスとブラックボックスの敵攻撃に対するカンの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T11:10:15Z)
• Kolmogorov-Smirnov GAN [52.36633001046723]
  我々は、KSGAN(Kolmogorov-Smirnov Generative Adversarial Network)という新しい深層生成モデルを提案する。 既存のアプローチとは異なり、KSGANはKS距離の最小化として学習プロセスを定式化している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T14:30:14Z)
• SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting [54.470205739015434]
  天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。 伝統的な手法は、しばしば気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労する。 本稿では,これらの課題に対処し,天気予報の精度を高めるための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T08:00:15Z)
• From NeurODEs to AutoencODEs: a mean-field control framework for width-varying Neural Networks [68.8204255655161]
  本稿では,動的に駆動する制御フィールドをベースとした,AutoencODEと呼ばれる新しいタイプの連続時間制御システムを提案する。 損失関数が局所凸な領域では,多くのアーキテクチャが復元可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T13:26:17Z)
• Multiphysics discovery with moving boundaries using Ensemble SINDy and Peridynamic Differential Operator [0.0]
  本研究では,移動境界を持つ現象の物理を学習するための新しい枠組みを提案する。 提案手法は Ensemble SINDy と Peridynamic Differential Operator (PDDO) を組み合わせたものである。 この手法のロバスト性は, 測定データ中の様々なレベルのノイズを考慮することで実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T23:05:21Z)
• Neural Networks for Extreme Quantile Regression with an Application to Forecasting of Flood Risk [0.0]
  本稿では,ニューラルネットワークと極値理論を組み合わせたEQRNモデルを提案する。 本研究では,スイス・アーレ流域の洪水リスク予測に本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T08:02:49Z)
• On the Minimal Adversarial Perturbation for Deep Neural Networks with Provable Estimation Error [65.51757376525798]
  敵の摂動の存在は、証明可能な堅牢性に関する興味深い研究ラインを開いた。 検証可能な結果は、コミットしたエラーを見積り、バウンドするものではない。 本稿では,最小対向摂動を求めるための2つの軽量戦略を提案する。 その結果, 提案手法は, 分類に近い試料の理論的距離とロバスト性を近似し, 敵攻撃に対する確実な保証が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-04T16:40:03Z)
• Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
  実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。 特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。 本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T12:23:13Z)
• Semiparametric Bayesian Forecasting of Spatial Earthquake Occurrences [77.68028443709338]
  本稿では, Epidemic Type Aftershock Sequence (ETAS) モデルのベイズ的完全定式化を提案する。 地理的領域における主震の発生は不均一な空間的点過程に従うと仮定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-05T10:11:26Z)

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。