論文の概要: Adaptive Batching for Gaussian Process Surrogates with Application in Noisy Level Set Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08579v2
• Date: Tue, 13 Jul 2021 05:56:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 03:38:42.070760
• Title: Adaptive Batching for Gaussian Process Surrogates with Application in Noisy Level Set Estimation
• Title（参考訳）: ガウス過程サロゲートの適応バッチ化と雑音レベル設定推定への応用
• Authors: Xiong Lyu and Mike Ludkovski
• Abstract要約: 実験プロセスのメタモデルに適応的な複製設計を開発する。 我々は、マルチレベル適応(MLB)、段階的不確実性低減(ABSUR)、段階的アロケーション(ADSA)、段階的アロケーション(DDSA)の4つの新しいスキームを使用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop adaptive replicated designs for Gaussian process metamodels of stochastic experiments. Adaptive batching is a natural extension of sequential design heuristics with the benefit of replication growing as response features are learned, inputs concentrate, and the metamodeling overhead rises. Motivated by the problem of learning the level set of the mean simulator response we develop four novel schemes: Multi-Level Batching (MLB), Ratchet Batching (RB), Adaptive Batched Stepwise Uncertainty Reduction (ABSUR), Adaptive Design with Stepwise Allocation (ADSA) and Deterministic Design with Stepwise Allocation (DDSA). Our algorithms simultaneously (MLB, RB and ABSUR) or sequentially (ADSA and DDSA) determine the sequential design inputs and the respective number of replicates. Illustrations using synthetic examples and an application in quantitative finance (Bermudan option pricing via Regression Monte Carlo) show that adaptive batching brings significant computational speed-ups with minimal loss of modeling fidelity.
• Abstract（参考訳）: 確率実験のガウス過程メタモデルに対する適応的複製設計法を開発した。 adaptive batchingはシーケンシャルな設計ヒューリスティックの自然な拡張であり、応答機能が学習され、入力が集中し、メタモデリングオーバーヘッドが増加するにつれて、レプリケーションが増加するというメリットがある。 平均シミュレータ応答のレベルセットを学習する問題に動機づけられ、マルチレベルバッチ(mlb)、ラチェットバッチ(rb)、適応バッチ付きステップワイズ不確実性低減(absur)、ステップワイズアロケーション(adsa)による適応設計、ステップワイズアロケーション(ddsa)による決定論的設計という4つの新しいスキームを開発した。 我々のアルゴリズム (MLB, RB, ABSUR) とシーケンシャル (ADSA, DDSA) は, 逐次設計入力と各複製数を決定する。 合成例を用いた図示と定量的ファイナンス(Regression Monte CarloによるBermudanオプションの価格設定)の応用は、適応的バッチ化がモデリング忠実度を最小限に抑え、計算速度を著しく向上させることを示している。

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