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| =NIS+数值试验= | | =NIS+数值试验= |
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− | * 每个实验中,我们将评估模型的预测能力、泛化能力、识别CE的能力,并将识别结果与<math>\Psi </math>指标进行比较。
| + | YMZ:句子没有问题了,但人称总感觉怪怪的。目前文中第一人称第三人称都有,要整体统一一下。我觉得还是要用第三人称,但“学者”看起来就怪怪的~要不统一用“作者”? |
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− | 这里强调两个重点就可以了:因果涌现识别能力和泛化能力。另外“模型”这个词在很多地方都用到了,为避免指代的混乱,指涉机器学习模型的时候可以直接称呼名称,比如NIS+。
| + | PLL:学者改为作者没问题,我们要全部都改吗?“这些系统展现出丰富的非线性动力学行为,如果我们仅关注微观的尺度,会发现它们的行为非常复杂且难以预测。当我们从更宏观的尺度观察这些系统时,可以用更加简洁的规律来解释和预测这些系统,这便是复杂系统独有的涌现现象。”——问题与背景,像这种,作者有没有点怪? |
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− | PLL:已改→每个实验中,我们将评估NIS+的因果涌现识别能力和泛化能力。
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− | YMZ: 我这边看到的正文似乎还是改之前的状态?另外目前实验这部分你写到哪里了呀?
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− | PLL:我都是一个编辑好几个小时,最后统一提交的,完整版1.0上线。
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− | YMZ:OK,可以先把“其他”这部分删去,下周差不多就给张老师看~
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| ==SIR实验== | | ==SIR实验== |
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| 这句话没有说完 | | 这句话没有说完 |
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| + | PLL:这说明在编码器和解码器中使用可逆神经网络会更好。 |
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| * 以图(a)中带点区域()为训练数据集,以图(a)中整个蓝色三角形为测试数据集。 | | * 以图(a)中带点区域()为训练数据集,以图(a)中整个蓝色三角形为测试数据集。 |
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| 这个地方再稍微解释一下数据集的设计 | | 这个地方再稍微解释一下数据集的设计 |
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| + | PLL:以图(a)中带点区域为训练数据集,即[math]\displaystyle{ \frac{1}{3} ≤ S ≤ 1 }[/math]的部分。以图(a)中整个蓝色三角形为测试数据集,即[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ 1 }[/math]的部分。这样训练NIS+的时候不会用到[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ \frac{1}{3} }[/math]的数据,但是测试NIS+的时候会用到[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ \frac{1}{3} }[/math]的数据,可以通过测试[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ \frac{1}{3} }[/math]的数据的误差大小来比较各个模型的泛化能力。 |
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| * 设置感染率β = 1、康复率γ = 0.5。由于模型只有两个自由度(<math>S + I + R = 1 </math>),故仅用S和I构成宏观状态变量<math>\boldsymbol{y}=(S,I) </math>。 | | * 设置感染率β = 1、康复率γ = 0.5。由于模型只有两个自由度(<math>S + I + R = 1 </math>),故仅用S和I构成宏观状态变量<math>\boldsymbol{y}=(S,I) </math>。 |
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− | 这里语言不是很规整。还是需要有主语
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− | PLL:已改->在此实验中,学者设置感染率β = 1、康复率γ = 0.5。由于SIR模型只有两个自由度([math]\displaystyle{ S + I + R = 1 }[/math]),故学者仅用S和I构成宏观状态变量[math]\displaystyle{ \boldsymbol{y}=(S,I) }[/math]。
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− | YMZ:句子没有问题了,但人称总感觉怪怪的。目前文中第一人称第三人称都有,要整体统一一下。我觉得还是要用第三人称,但“学者”看起来就怪怪的~要不统一用“作者”?
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| YMZ:另外目前文中没有对SIR的具体解释。还是要给出它们的动力学方程,并说明它们分别表示的是比例。 | | YMZ:另外目前文中没有对SIR的具体解释。还是要给出它们的动力学方程,并说明它们分别表示的是比例。 |
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− | * EI最大化和量化CE
| + | PLL:已加。 |
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− | 这部分往前放,作为第一个结果分析。另外这里“量化CE”改成“识别CE”更准确,文中其他地方还有类似的情况。
| + | ==Boids模型实验== |
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− | * 类似于ground-truth | + | * 有两个基本目标 |
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− | ground-truth可以翻译为“真实的宏观机制”或“底层机制”。NIS+学习到的宏观动力学更接近真实宏观机制。
| + | 目标划分统一一下,后面列了三个点,下文有四个小标题~ |
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− | ==Boids模型实验==
| + | PLL:已改→此实验有四个基本目标:①NIS+识别CE的能力;②提高NIS+训练粗粒化策略的可解释性;③NIS+的泛化能力;④内在噪音和外部噪音对NIS+识别CE的影响。 |
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− | * 多智能体
| + | 另外列目标的时候加上“NIS+”作主语或宾语 |
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− | 多主体
| + | PLL:都加上了。 |
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− | * 有两个基本目标 | + | * 根据观察,CE在q = 8时达到最大值,如图(c)所示,这与本实验选择超参数q = 8(宏观变量的维度)相符。 |
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− | 目标划分统一一下,后面列了三个点,下文有四个小标题~另外列目标的时候加上“NIS+”作主语或宾语
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− | * 根据观察,CE在q = 8时达到最大值,如图(c)所示,这与本实验选择超参数q = 8(宏观变量的维度)相符。
| + | 为什么宏观维度应该是8维?要解释一下它的物理含义。 |
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− | 为什么宏观维度应该是8维?要解释一下它的物理含义。另外图片需要更新一下,你可以检查一下最新论文,新图里鸟群还测了更低维度的CE
| + | PLL:嗯呢 |
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| * 尝试解释此模型得到的宏观与微观的显式对应关系 | | * 尝试解释此模型得到的宏观与微观的显式对应关系 |
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| 这个叙述作为标题不太好。另外这块的语言再检查检查,还有不少翻译的痕迹和小错误~ | | 这个叙述作为标题不太好。另外这块的语言再检查检查,还有不少翻译的痕迹和小错误~ |