論文の概要: Active Learning for Gaussian Process Considering Uncertainties with Application to Shape Control of Composite Fuselage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10931v1
• Date: Thu, 23 Apr 2020 02:04:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 09:19:46.214833
• Title: Active Learning for Gaussian Process Considering Uncertainties with Application to Shape Control of Composite Fuselage
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮したガウス過程のアクティブラーニングと複合胴体形状制御への応用
• Authors: Xiaowei Yue, Yuchen Wen, Jeffrey H. Hunt, and Jianjun Shi
• Abstract要約: ガウス過程に不確実性のある2つの新しい能動学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は不確実性の影響を取り入れ,予測性能の向上を実現する。 本手法は, 複合胴体の自動形状制御における予測モデルの改善に応用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.358477502214471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the machine learning domain, active learning is an iterative data selection algorithm for maximizing information acquisition and improving model performance with limited training samples. It is very useful, especially for the industrial applications where training samples are expensive, time-consuming, or difficult to obtain. Existing methods mainly focus on active learning for classification, and a few methods are designed for regression such as linear regression or Gaussian process. Uncertainties from measurement errors and intrinsic input noise inevitably exist in the experimental data, which further affects the modeling performance. The existing active learning methods do not incorporate these uncertainties for Gaussian process. In this paper, we propose two new active learning algorithms for the Gaussian process with uncertainties, which are variance-based weighted active learning algorithm and D-optimal weighted active learning algorithm. Through numerical study, we show that the proposed approach can incorporate the impact from uncertainties, and realize better prediction performance. This approach has been applied to improving the predictive modeling for automatic shape control of composite fuselage.
• Abstract（参考訳）: 機械学習領域では、能動学習は情報取得を最大化し、限られたトレーニングサンプルでモデル性能を向上させるための反復的データ選択アルゴリズムである。 特に、トレーニングサンプルが高価、時間がかかり、入手が困難である産業用途において非常に有用である。 既存の手法は主に分類のための能動的学習に重点を置いており、線形回帰やガウス過程などの回帰のためにいくつかの手法が設計されている。 実験データには測定誤差や固有入力ノイズからの不確かさが必然的に存在し、さらにモデリング性能に影響を及ぼす。 既存の能動学習法はガウス過程にこれらの不確実性を含まない。 本稿では,分散に基づく重み付き能動学習アルゴリズムとD-最適重み付き能動学習アルゴリズムであるガウス過程に対する2つの新しい能動学習アルゴリズムを提案する。 数値解析により,提案手法は不確実性の影響を組み込むことができ,予測性能が向上することを示す。 この手法は複合胴体の自動形状制御のための予測モデルの改善に応用されている。

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