Kinematically consistent recurrent neural networks for learning inverse problems in wave propagation
Notice bibliographique
Résumé
Although machine learning (ML) is increasingly employed recently for mechanistic problems, the black-box nature of conventional ML architectures lacks the physical knowledge to infer unforeseen input conditions. This implies both severe overfitting during a dearth of training data and inadequate physical interpretability, which motivates us to propose a new kinematically consistent, physics-based ML model. In particular, we attempt to perform physically interpretable learning of inverse problems in wave propagation without suffering overfitting restrictions. Towards this goal, we employ long short-term memory (LSTM) networks endowed with a physical, hyperparameter-driven regularizer, performing penalty-based enforcement of the characteristic geometries. Since these characteristics are the kinematical invariances of wave propagation phenomena, maintaining their structure provides kinematical consistency to the network. Even with modest training data, the kinematically consistent network can reduce the $L_1$ and $L_\infty$ error norms of the plain LSTM predictions by about 45% and 55%, respectively. It can also increase the horizon of the plain LSTM's forecasting by almost two times. To achieve this, an optimal range of the physical hyperparameter, analogous to an artificial bulk modulus, has been established through numerical experiments. The efficacy of the proposed method in alleviating overfitting, and the physical interpretability of the learning mechanism, are also discussed. Such an application of kinematically consistent LSTM networks for wave propagation learning is presented here for the first time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».