Accurate generation of stochastic dynamics based on multi-model generative adversarial networks
Rattachement africain : it, fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Generative Adversarial Networks (GANs) have shown immense potential in fields such as text and image generation. Only very recently attempts to exploit GANs to statistical-mechanics models have been reported. Here we quantitatively test this approach by applying it to a prototypical stochastic process on a lattice. By suitably adding noise to the original data we succeed in bringing both the Generator and the Discriminator loss functions close to their ideal value. Importantly, the discreteness of the model is retained despite the noise. As typical for adversarial approaches, oscillations around the convergence limit persist also at large epochs. This undermines model selection and the quality of the generated trajectories. We demonstrate that a simple multi-model procedure where stochastic trajectories are advanced at each step upon randomly selecting a Generator leads to a remarkable increase in accuracy. This is illustrated by quantitative analysis of both the predicted equilibrium probability distribution and of the escape-time distribution. Based on the reported findings, we believe that GANs are a promising tool to tackle complex statistical dynamics by machine learning techniques.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Accurate generation of stochastic dynamics based on multi-model generative adversarial networks
- Date Crossref
- 12/10/2023
- Éditeur
- AIP Publishing
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Milano-Bicocca Materials Science Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Lyon 1 Université pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centre National de la Recherche Scientifique pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institut Lumière Matière pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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UMR5306 Université Lyon 1—CNRS 2 Institut Lumière Matière pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Materials Science Department — University of Milano-Bicocca, Lyon 1 Université et Centre National de la Recherche Scientifique, avec 2 autres affiliations.
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