代表性与优化相结合:培训PINN和PIKAN用于系统药理学中的灰盒发现
Nazanin Ahmadi Daryakenari1, Khemraj Shukla2, George Em Karniadakis2
1Center for Biomedical Engineering, Brown University, Providence, RI 02912, USA.
物理信息化科尔摩戈罗夫-阿诺德网络 (PIKANs) 为系统识别提供了物理信息化神经网络 (PINNs) 的替代方案. 这项研究对PIKAN和PINN进行了基准测试,为系统药理学中改进灰框建模的优化器和架构提供了指导.
科学领域:
- 计算科学 计算科学
- 系统生物学 系统生物学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 物理信息神经网络 (PINNs) 和物理信息科尔摩戈罗夫-阿诺德网络 (PIKANs) 用于反向问题和灰盒系统识别.
- 与PINNs相比,对PIKANs的性能缺乏全面的了解.
研究的目的:
- 系统地调查优化器,表示和训练配置对PINN和PIKAN的影响.
- 为了提高性能,引入和评估修改后的PIKAN架构 (tanh-cPIKAN).
- 为在系统药理学中选择最佳灰盒发现方法提供实用指导.
主要方法:
- 使用药理动力学和药理动力学模型,比较来自Optax和Optimistix库的各种优化器.
- 检查模型架构 (MLP与KAN) 的影响,数值精度,优化器加热和学习速率灵敏度.
- 评估优化器可扩展性和JAX相关的计算效率和数值准确性的权衡.
主要成果:
- 确定了有效的优化器和表示组合,用于在具有挑战性的条件下学习灰色框模型 (错位,非唯一,数据稀疏).
- 在系统药理学模型中展示了tanh-cPIKAN架构的性能.
- 提供了对计算效率和数字精度与JAX之间的权衡的见解.
结论:
- 该研究为选择优化器和架构提供了实用指导,以在系统药理学中实现强大和高效的灰盒发现.
- 这些发现有助于改善系统药理学,系统生物学和相关领域的物理信息网络培训.
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