論文の概要: Deep Bayesian Active Learning for Accelerating Stochastic Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02770v7
• Date: Mon, 5 Jun 2023 02:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 06:00:00.429520
• Title: Deep Bayesian Active Learning for Accelerating Stochastic Simulation
• Title（参考訳）: 確率シミュレーションの高速化を目的としたディープベイズアクティブラーニング
• Authors: Dongxia Wu, Ruijia Niu, Matteo Chinazzi, Alessandro Vespignani, Yi-An Ma, Rose Yu
• Abstract要約: Interactive Neural Process(INP)は、シミュレーションとアクティブな学習アプローチのためのディープラーニングフレームワークである。 能動的学習のために,NPベースモデルの潜時空間で計算された新しい取得関数Latent Information Gain (LIG)を提案する。 その結果,STNPは学習環境のベースラインを上回り,LIGは能動学習の最先端を達成していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.58219903138301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic simulations such as large-scale, spatiotemporal, age-structured epidemic models are computationally expensive at fine-grained resolution. While deep surrogate models can speed up the simulations, doing so for stochastic simulations and with active learning approaches is an underexplored area. We propose Interactive Neural Process (INP), a deep Bayesian active learning framework for learning deep surrogate models to accelerate stochastic simulations. INP consists of two components, a spatiotemporal surrogate model built upon Neural Process (NP) family and an acquisition function for active learning. For surrogate modeling, we develop Spatiotemporal Neural Process (STNP) to mimic the simulator dynamics. For active learning, we propose a novel acquisition function, Latent Information Gain (LIG), calculated in the latent space of NP based models. We perform a theoretical analysis and demonstrate that LIG reduces sample complexity compared with random sampling in high dimensions. We also conduct empirical studies on three complex spatiotemporal simulators for reaction diffusion, heat flow, and infectious disease. The results demonstrate that STNP outperforms the baselines in the offline learning setting and LIG achieves the state-of-the-art for Bayesian active learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模・時空間・年齢構成の疫病モデルのような確率シミュレーションは、きめ細かい解像度で計算的に高価である。 ディープサロゲートモデルはシミュレーションを高速化するが、確率的シミュレーションやアクティブな学習アプローチは未探索の分野である。 確率的シミュレーションを高速化するために,ディープサロゲートモデルを学習するためのディープベイズ能動学習フレームワークであるInteractive Neural Process (INP)を提案する。 INPは、ニューラルプロセス(NP)ファミリ上に構築された時空間代理モデルと、アクティブラーニングのための獲得関数の2つのコンポーネントから構成される。 本研究では,シミュレーションのダイナミクスを模倣する時空間神経プロセス(stnp)を開発した。 能動的学習のために,NPベースモデルの潜時空間で計算された新しい取得関数Latent Information Gain (LIG)を提案する。 理論的解析を行い、LIGは高次元のランダムサンプリングと比較してサンプルの複雑さを減少させることを示した。 また,反応拡散,熱流,感染症の3つの複合時空間シミュレータについて実験を行った。 その結果,snpはオフライン学習のベースラインよりも優れており,ligはベイズアクティブ学習の最先端を実現する。

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