利用基于一致性的优化方法对神经网络驱动的交互动力学进行参数校准
最优化与控制
2021-09-13 v1
摘要
我们借助基于一致性的全局优化方法 (CBO)，对交互动力学中建模作用力的神经网络参数进行了校准。我们阐述了由神经网络驱动的交互粒子系统的一般框架，并使用来自 ESIMAS 交通实验的真实数据集对所提方法进行了测试。将所得作用力与众所周知的物理交互作用力进行了比较。此外，我们将所提校准过程的性能与文献 [4] 中使用随机梯度下降算法的性能进行了比较。
引用
@article{arxiv.2109.04690,
title = {Parameter calibration with Consensus-based Optimization for interaction dynamics driven by neural networks},
author = {Simone Göttlich and Claudia Totzeck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.04690},
year = {2021}
}