論文の概要: Probabilistic Kolmogorov-Arnold Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01714v7
• Date: Mon, 07 Oct 2024 21:14:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 16:16:13.800899
• Title: Probabilistic Kolmogorov-Arnold Network
• Title（参考訳）: 確率的コルモゴロフ・アルノルドネットワーク
• Authors: Andrew Polar, Michael Poluektov,
• Abstract要約: 本稿では,アレータティック不確実性の場合に出力の確率分布を推定する手法を提案する。 提案手法は, 出力の入力依存確率分布と, 入力による分布型の変化を対象とする。 本手法は任意の回帰モデルに適用できるが, 計算効率のよいモデルの構築につながるため,kansと組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4732811715354455
• License:
• Abstract: The Kolmogorov-Arnold network (KAN) is a regression model that is based on a representation of an arbitrary continuous multivariate function by a composition of functions of a single variable. Experimentally-obtained datasets for regression models typically include uncertainties, which in some cases, cannot be neglected. The conventional way to account for the latter is to model confidence intervals of the systems' outputs in addition to the expected values of the outputs. However, such information may be insufficient, and in some cases, researchers aim to obtain probability distributions of the outputs. The present paper proposes a method for estimating probability distributions of the outputs in the case of aleatoric uncertainty (i.e. for systems that produce different outputs each time an experiment is executed with the same inputs). The suggested approach covers input-dependent probability distributions of the outputs and is capable of capturing the multi-modality, as well as the variation of the distribution type with the inputs. Although the method is applicable to any regression model, the present paper combines it with KANs, since the specific structure of KANs leads to computationally-efficient models' construction. The source code is available online.
• Abstract（参考訳）: コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(コルモゴロフ・アルノルドネットワーク、KAN)は、任意の連続多変量関数の表現に基づく回帰モデルである。 回帰モデルのための実験的に達成されたデータセットは、一般的に不確実性を含むが、場合によっては無視できない。 後者を説明する従来の方法は、出力の期待値に加えて、システムの出力の信頼区間をモデル化するものである。 しかし、そのような情報は不十分であり、場合によっては出力の確率分布を求める研究者もいる。 本稿では,実験が同じ入力で実行されるたびに異なる出力を生成するシステムに対して,アレータティック不確実性が発生した場合の出力の確率分布を推定する手法を提案する。 提案手法は,出力の入力依存確率分布を網羅し,マルチモーダリティを捉えるとともに,入力による分布型の変化を捉えることができる。 本手法は任意の回帰モデルに適用できるが, 計算効率のよいモデルの構築につながるため,kansと組み合わせる。 ソースコードはオンラインで入手できる。

関連論文リスト

• Unsupervised Representation Learning from Sparse Transformation Analysis [79.94858534887801]
  本稿では,潜在変数のスパース成分への変換を分解し,シーケンスデータから表現を学習することを提案する。 入力データは、まず潜伏活性化の分布として符号化され、その後確率フローモデルを用いて変換される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T23:53:25Z)
• Logistic-beta processes for dependent random probabilities with beta marginals [58.91121576998588]
  本稿では,ロジスティック・ベータプロセスと呼ばれる新しいプロセスを提案する。 空間や時間などの離散領域と連続領域の両方への依存をモデル化でき、相関カーネルを通じて柔軟な依存構造を持つ。 本研究は,非パラメトリック二分回帰と条件密度推定の例による効果をシミュレーション研究と妊娠結果応用の両方で説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T21:41:32Z)
• Quantification of Predictive Uncertainty via Inference-Time Sampling [57.749601811982096]
  本稿では,データあいまいさの予測不確実性を推定するためのポストホックサンプリング手法を提案する。 この方法は与えられた入力に対して異なる可算出力を生成することができ、予測分布のパラメトリック形式を仮定しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T12:43:21Z)
• User-defined Event Sampling and Uncertainty Quantification in Diffusion Models for Physical Dynamical Systems [49.75149094527068]
  拡散モデルを用いて予測を行い,カオス力学系に対する不確かさの定量化が可能であることを示す。 本研究では,雑音レベルが低下するにつれて真の分布に収束する条件付きスコア関数の確率的近似法を開発する。 推論時に非線形ユーザ定義イベントを条件付きでサンプリングすることができ、分布の尾部からサンプリングした場合でもデータ統計と一致させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T03:42:03Z)
• Learning Multivariate CDFs and Copulas using Tensor Factorization [39.24470798045442]
  データの多変量分布を学習することは、統計学と機械学習における中核的な課題である。 本研究では,多変量累積分布関数(CDF)を学習し,混合確率変数を扱えるようにすることを目的とする。 混合確率変数の合同CDFの任意のグリッドサンプリング版は、単純ベイズモデルとして普遍表現を許容することを示す。 提案モデルの性能を,回帰,サンプリング,データ計算を含むいくつかの合成および実データおよびアプリケーションで実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T16:18:46Z)
• Adversarial sampling of unknown and high-dimensional conditional distributions [0.0]
  本稿では, GAN (Generative Adversarial Network) と呼ばれるデータ駆動方式を用いて, サンプリング法と基礎分布の推定を行う。 GANは、2つの競合するニューラルネットワークをトレーニングし、トレーニングセット分布からサンプルを効果的に生成できるネットワークを生成する。 提案アルゴリズムのすべてのバージョンは, 対象条件分布を, サンプルの品質に最小限の影響で効果的にサンプリングできることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T12:23:38Z)
• Sampling from Arbitrary Functions via PSD Models [55.41644538483948]
  まず確率分布をモデル化し,そのモデルからサンプリングする。 これらのモデルでは, 少数の評価値を用いて, 高精度に多数の密度を近似することが可能であることが示され, それらのモデルから効果的にサンプルする簡単なアルゴリズムが提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T12:25:22Z)
• Goal-oriented adaptive sampling under random field modelling of response probability distributions [0.6445605125467573]
  応答分布の空間的変動がそれらの平均および/または分散だけでなく、例えば、形状や一様性、多様性などを含む他の特徴も考慮する。 我々の貢献は、それによって引き起こされる確率分布の場をモデル化する非パラメトリックベイズアプローチに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T15:55:23Z)
• Distributional Random Forests: Heterogeneity Adjustment and Multivariate Distributional Regression [0.8574682463936005]
  共同条件分布に基づく多変量応答のための新しい森林構築法を提案する。 コードはPythonとRパッケージとして利用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-29T09:05:00Z)
• Decision-Making with Auto-Encoding Variational Bayes [71.44735417472043]
  変分分布とは異なる後部近似を用いて意思決定を行うことが示唆された。 これらの理論的な結果から,最適モデルに関するいくつかの近似的提案を学習することを提案する。 おもちゃの例に加えて,単細胞RNAシークエンシングのケーススタディも紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-17T19:23:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。