The last few years have witnessed an increased interest in incorporating physics-informed inductive bias in deep learning frameworks. In particular, a growing volume of literature has been exploring ways to enforce energy conservation while using neural networks for learning dynamics from observed time-series data. In this work, we present a comparative analysis of the energy-conserving neural networks - for example, deep Lagrangian network, Hamiltonian neural network, etc. - wherein the underlying physics is encoded in their computation graph. We focus on ten neural network models and explain the similarities and differences between the models. We compare their performance in 4 different physical systems. Our result highlights that using a high-dimensional coordinate system and then imposing restrictions via explicit constraints can lead to higher accuracy in the learned dynamics. We also point out the possibility of leveraging some of these energy-conserving models to design energy-based controllers.


翻译:在过去几年里,人们越来越有兴趣将物理学知情的感性偏向纳入深层学习框架,特别是越来越多的文献一直在探索如何在利用神经网络从观察到的时间序列数据中学习动力学的同时实施节能,同时利用神经网络从观察到的时间序列数据中学习动力学。在这项工作中,我们提出了对节能神经网络的比较分析,例如深Lagrangian网络、汉密尔顿神经网络等,这些网络的基本物理学在其计算图中被编码。我们侧重于10个神经网络模型,并解释这些模型之间的异同。我们用4个不同的物理系统来比较这些模型的性能。我们的结果突出表明,使用高维协调系统,然后通过明确的限制施加限制,可以提高所学动力学的准确性。我们还指出了利用这些节能模型来设计以能源为基础的控制器的可能性。

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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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