Distilling dynamical knowledge from stochastic reaction networks

状态空间 动力系统理论 推论 人工神经网络 弹道 随机过程 计算机科学 维数(图论) 随机神经网络 随机建模 人工智能 机器学习 循环神经网络 数学 物理 量子力学 统计 纯数学 天文
作者
Chuanbo Liu,Jin Wang
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [National Academy of Sciences]
卷期号:121 (14)
标识
DOI:10.1073/pnas.2317422121
摘要

Stochastic reaction networks are widely used in the modeling of stochastic systems across diverse domains such as biology, chemistry, physics, and ecology. However, the comprehension of the dynamic behaviors inherent in stochastic reaction networks is a formidable undertaking, primarily due to the exponential growth in the number of possible states or trajectories as the state space dimension increases. In this study, we introduce a knowledge distillation method based on reinforcement learning principles, aimed at compressing the dynamical knowledge encoded in stochastic reaction networks into a singular neural network construct. The trained neural network possesses the capability to accurately predict the state conditional joint probability distribution that corresponds to the given query contexts, when prompted with rate parameters, initial conditions, and time values. This obviates the need to track the dynamical process, enabling the direct estimation of normalized state and trajectory probabilities, without necessitating the integration over the complete state space. By applying our method to representative examples, we have observed a high degree of accuracy in both multimodal and high-dimensional systems. Additionally, the trained neural network can serve as a foundational model for developing efficient algorithms for parameter inference and trajectory ensemble generation. These results collectively underscore the efficacy of our approach as a universal means of distilling knowledge from stochastic reaction networks. Importantly, our methodology also spotlights the potential utility in harnessing a singular, pretrained, large-scale model to encapsulate the solution space underpinning a wide spectrum of stochastic dynamical systems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
务实鞅完成签到 ,获得积分10
刚刚
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
mawenyu完成签到,获得积分10
6秒前
17完成签到,获得积分20
6秒前
高大的水壶完成签到,获得积分10
7秒前
英俊的铭应助wellyou采纳,获得10
9秒前
风中的向卉完成签到 ,获得积分10
12秒前
Mp4完成签到 ,获得积分10
12秒前
凌兰完成签到 ,获得积分10
12秒前
plain完成签到,获得积分10
13秒前
陌上花开完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
fg2477完成签到,获得积分10
16秒前
忙碌的数学人完成签到,获得积分10
16秒前
情怀应助Engen采纳,获得10
16秒前
HJJHJH完成签到,获得积分10
18秒前
Bob发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
21秒前
HJJHJH发布了新的文献求助50
22秒前
JW完成签到,获得积分10
22秒前
wanci应助张参采纳,获得10
23秒前
谦让的西装完成签到 ,获得积分10
24秒前
李演员完成签到,获得积分10
25秒前
fei菲飞完成签到,获得积分10
25秒前
27秒前
Zhaowx完成签到,获得积分10
27秒前
Theprisoners完成签到,获得积分0
27秒前
木子发布了新的文献求助30
27秒前
27秒前
下课了吧完成签到,获得积分10
28秒前
丘比特应助xialuoke采纳,获得10
29秒前
zgt01发布了新的文献求助10
31秒前
linfordlu完成签到,获得积分0
31秒前
清浅发布了新的文献求助10
32秒前
风趣的涵柏完成签到,获得积分10
33秒前
35秒前
Chen完成签到 ,获得积分10
36秒前
37秒前
木樨完成签到,获得积分10
38秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038235
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575992
关于积分的说明 11374009
捐赠科研通 3305760
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819276
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022