論文の概要: Semi-supervised deep learning for high-dimensional uncertainty quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01010v1
• Date: Mon, 1 Jun 2020 15:15:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 05:47:21.227709
• Title: Semi-supervised deep learning for high-dimensional uncertainty quantification
• Title（参考訳）: 高次元不確かさ定量化のための半教師付きディープラーニング
• Authors: Zequn Wang and Mingyang Li
• Abstract要約: 本稿では,次元削減と信頼性解析のための半教師付き学習フレームワークを提案する。 オートエンコーダは、まず高次元空間を低次元潜在空間にマッピングするために用いられる。 ディープフィードフォワードニューラルネットワークを用いてマッピング関係を学習し、潜伏空間を再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.910275451003041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional uncertainty quantification methods usually lacks the capability of dealing with high-dimensional problems due to the curse of dimensionality. This paper presents a semi-supervised learning framework for dimension reduction and reliability analysis. An autoencoder is first adopted for mapping the high-dimensional space into a low-dimensional latent space, which contains a distinguishable failure surface. Then a deep feedforward neural network (DFN) is utilized to learn the mapping relationship and reconstruct the latent space, while the Gaussian process (GP) modeling technique is used to build the surrogate model of the transformed limit state function. During the training process of the DFN, the discrepancy between the actual and reconstructed latent space is minimized through semi-supervised learning for ensuring the accuracy. Both labeled and unlabeled samples are utilized for defining the loss function of the DFN. Evolutionary algorithm is adopted to train the DFN, then the Monte Carlo simulation method is used for uncertainty quantification and reliability analysis based on the proposed framework. The effectiveness is demonstrated through a mathematical example.
• Abstract（参考訳）: 従来の不確実性定量化法は、次元性の呪いによる高次元問題を扱う能力に欠ける。 本稿では,次元削減と信頼性解析のための半教師付き学習フレームワークを提案する。 オートエンコーダはまず、高次元空間を識別可能な故障面を含む低次元の潜在空間にマッピングするために採用される。 次に、ディープフィードフォワードニューラルネットワーク(DFN)を用いてマッピング関係を学習し、潜在空間を再構成し、ガウス過程(GP)モデリング技術を用いて変換された極限状態関数の代理モデルを構築する。 DFNの訓練過程において、実際の潜伏空間と再構成された潜伏空間との差を半教師付き学習により最小化し、精度を確保する。 DFNの損失関数の定義にはラベル付きサンプルとラベルなしサンプルの両方が使用される。 dfnのトレーニングには進化的アルゴリズムが採用され、提案手法に基づく不確実性定量化と信頼性解析にモンテカルロシミュレーション法が用いられる。 その効果は数学的例によって示される。

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