Zum Inhalt

Erweiterte Suche

Ergebnisvorschau für Ihre aktuellen Suchbegriffe: 0

Suchoperatoren:

Sie können Operatoren mit Ihrer Suchanfrage kombinieren, um diese noch präziser einzugrenzen. Klicken Sie auf den Suchoperator, um eine Erklärung seiner Funktionsweise anzuzeigen.
Findet Dokumente mit genau dieser Wortgruppe in exakt dieser Schreibweise und Reihenfolge (z.B. "employer branding").
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe zusammen vorkommen (z.B. vertrieb UND bonus).
Findet Dokumente, in denen einer der beiden oder beide Begriffe vorkommen (z.B. porsche OR volkswagen).
Findet Dokumente, in denen alle Begriffe vorkommen. Das Leerzeichen wird als UND interpretiert (z.B. mensch roboter alltag).
Findet Dokumente, in denen der Begriff nach NOT nicht vorkommt (z.B. ford NOT "harrison ford").
Findet Dokumente, in denen der gesuchte Begriff mehr als n mal vorkommt. n steht für eine beliebige Anzahl (z.B. COUNT(getriebe)>8).
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe in beliebiger Reihenfolge innerhalb von maximal n Worten zueinander stehen. Empfehlung: Wählen Sie zwischen 15 und 30 als maximale Wortanzahl (z.B. NEAR(hybrid, antrieb, 20)).
Findet Dokumente, in denen der Begriff in Wortvarianten vorkommt, wobei diese VOR, HINTER oder VOR und HINTER dem Suchbegriff anschließen können (z.B., leichtbau*, *leichtbau, *leichtbau*).
Findet Dokumente mit dem Suchbegriff in verschiedenen Schreibweisen. Das ? steht für eine einzige Stelle (z.B. organi?ation).
Sonderzeichen werden als UND interpretiert (z.B. Mann + Hummel).

Semantische Suche

powered by (Link öffnet in neuem Fenster)
loading …
Anmelden
Nach oben

Abstraction of Markov Population Dynamics via Generative Adversarial Nets

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Francesca Cairoli
Ginevra Carbone
Luca Bortolussi
Erschienen in
Computational Methods in Systems Biology
Verlag
Springer International Publishing

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Das Kapitel stellt eine GAN-basierte Methode zur Abstraktion stochastischer Simulationen chemischer Reaktionsnetzwerke vor, die darauf abzielt, die Rechenkosten zu senken und die Effizienz zu verbessern. Es nutzt Wasserstein-GANs mit Gradientenstrafe (cWCGAN-GP), um ein abstraktes probabilistisches Modell zu erlernen, das ungefähre Flugbahnen in konstanter Zeit erzeugt, unabhängig von der Komplexität des Systems. Der Ansatz wird durch Fallstudien mit verschiedenen Modellen wie dem epidemiologischen SIR-Modell, dem genetischen Kippschalter, dem Oszillator und der MAPK-Kaskade validiert. Die Ergebnisse zeigen selbst bei komplexen Systemen signifikante Rechengewinne und eine präzise Flugbahngenerierung. Die Flexibilität der Methode im Umgang mit partieller Beobachtbarkeit und ihr Potenzial für aktive Lernstrategien werden ebenfalls hervorgehoben, was sie zu einem vielversprechenden Werkzeug für mehrskalige Simulationen und statistische Modellüberprüfung macht.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

Sie sind bereits Kunde? Dann loggen Sie sich hier ein, um Zugang zu erhalten

Kundenlogin

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 130.000 Bücher
  • über 540 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Oberflächen + Materialtechnik
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 75.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Oberflächen + Materialtechnik




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 100.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Für Entdecker: Lernen Sie Springer Professional besser kennen mit einer kostenlosen Registrierung

Kostenlos Registrieren
Vorheriges Kapitel Reducing Boolean Networks with Backward Boolean Equivalence
Nächstes Kapitel Greening R. Thomas’ Framework with Environment Variables: A Divide and Conquer Approach
Titel
Abstraction of Markov Population Dynamics via Generative Adversarial Nets
Verfasst von
Francesca Cairoli
Ginevra Carbone
Luca Bortolussi
Copyright-Jahr
2021
Buch
Computational Methods in Systems Biology

Print ISBN: 978-3-030-85632-8

Electronic ISBN: 978-3-030-85633-5

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-85633-5_2
Dieser Inhalt ist nur sichtbar, wenn du eingeloggt bist und die entsprechende Berechtigung hast.

Premium Partner

    Bildnachweise
    AvePoint Deutschland GmbH/© AvePoint Deutschland GmbH, ams.solutions GmbH/© ams.solutions GmbH, Wildix/© Wildix, arvato Systems GmbH/© arvato Systems GmbH, Ninox Software GmbH/© Ninox Software GmbH, Nagarro GmbH/© Nagarro GmbH, GWS mbH/© GWS mbH, CELONIS Labs GmbH, USU GmbH/© USU GmbH, G Data CyberDefense/© G Data CyberDefense, Vendosoft/© Vendosoft, Kumavision/© Kumavision, Noriis Network AG/© Noriis Network AG, WSW Software GmbH/© WSW Software GmbH, tts GmbH/© tts GmbH, Asseco Solutions AG/© Asseco Solutions AG, AFB Gemeinnützige GmbH/© AFB Gemeinnützige GmbH, Ferrari electronic AG/© Ferrari electronic AG, Doxee AT GmbH/© Doxee AT GmbH , Haufe Group SE/© Haufe Group SE, NTT Data/© NTT Data