論文の概要: Conformal Online Learning of Deep Koopman Linear Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12760v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 20:08:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.525446
• Title: Conformal Online Learning of Deep Koopman Linear Embeddings
• Title（参考訳）: ディープクープマン線形埋め込みのコンフォーマルオンライン学習
• Authors: Ben Gao, Jordan Patracone, Stéphane Chrétien, Olivier Alata,
• Abstract要約: COLoKeは、ストリーミングデータからKoopman不変表現を適応的に更新するフレームワークである。 COLoKeは、新しい状態の整合性の評価から現在のクープマンモデルの整合性評価に焦点を移すコンフォメーションスタイルのメカニズムを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8577594866206437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Conformal Online Learning of Koopman embeddings (COLoKe), a novel framework for adaptively updating Koopman-invariant representations of nonlinear dynamical systems from streaming data. Our modeling approach combines deep feature learning with multistep prediction consistency in the lifted space, where the dynamics evolve linearly. To prevent overfitting, COLoKe employs a conformal-style mechanism that shifts the focus from evaluating the conformity of new states to assessing the consistency of the current Koopman model. Updates are triggered only when the current model's prediction error exceeds a dynamically calibrated threshold, allowing selective refinement of the Koopman operator and embedding. Empirical results on benchmark dynamical systems demonstrate the effectiveness of COLoKe in maintaining long-term predictive accuracy while significantly reducing unnecessary updates and avoiding overfitting.
• Abstract（参考訳）: ストリーミングデータから非線形力学系のクープマン不変表現を適応的に更新する新しいフレームワークであるクープマン埋め込みのコンフォーマルオンライン学習(COLoKe)を紹介する。 我々のモデリング手法は、深い特徴学習と昇降空間における多段階予測整合性を組み合わせており、そこでは力学が線形に進化する。 過度な適合を避けるため、COLoKeでは、新しい状態の整合性の評価から現在のクープマンモデルの整合性評価に焦点を移すコンフォメーションスタイルのメカニズムを採用している。 更新は、現在のモデルの予測エラーが動的にキャリブレーションされた閾値を超えた場合にのみトリガーされ、クープマン演算子の選択的洗練と埋め込みを可能にする。 ベンチマーク力学系における実証的な結果は、COLoKeが長期予測精度を維持する上で有効であることを示し、不必要な更新を著しく削減し、過度な適合を避ける。

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