In this article we investigate the effect of explicitly adding auxiliary trajectory information to neural networks for dynamical systems. We draw inspiration from the field of differential-algebraic equations and differential equations on manifolds and implement similar methods in residual neural networks. We discuss constraints through stabilization as well as projection methods, and show when to use which method based on experiments involving simulations of multi-body pendulums and molecular dynamics scenarios. Several of our methods are easy to implement in existing code and have limited impact on training performance while giving significant boosts in terms of inference.


翻译:在本条中,我们调查在动态系统神经网络中明确增加辅助轨迹信息的效果。我们从不同代数方程式和元数差异方程式领域得到启发,并在残余神经网络中采用类似方法。我们讨论通过稳定以及预测方法的制约因素,并表明何时使用基于多体钟和分子动态情景模拟实验的方法。我们的一些方法很容易在现有代码中实施,对培训绩效的影响有限,同时在推论方面给予显著的推动。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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