論文の概要: Deep Gaussian Process Emulation using Stochastic Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01590v1
• Date: Sun, 4 Jul 2021 10:46:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 15:08:23.042285
• Title: Deep Gaussian Process Emulation using Stochastic Imputation
• Title（参考訳）: 確率的インプットを用いた深いガウス過程のエミュレーション
• Authors: Deyu Ming and Daniel Williamson and Serge Guillas
• Abstract要約: 本稿では,命令を用いた計算機モデルエミュレーションのための新しいディープガウス過程 (DGP) 推論法を提案する。 この手法は、遅延層を強制的に命令することで、DGPをリンクされたGPに変換し、これは、フィードフォワード結合GPの系をリンクすることによって形成される最先端の代理モデルである。
• 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 propose a novel deep Gaussian process (DGP) inference method for computer model emulation using stochastic imputation. By stochastically imputing the latent layers, the approach transforms the DGP into the linked GP, a state-of-the-art surrogate model formed by linking a system of feed-forward coupled GPs. This transformation renders a simple while efficient DGP training procedure that only involves optimizations of conventional stationary GPs. In addition, the analytically tractable mean and variance of the linked GP allows one to implement predictions from DGP emulators in a fast and accurate manner. We demonstrate the method in a series of synthetic examples and real-world applications, and show that it is a competitive candidate for efficient DGP surrogate modeling in comparison to the variational inference and the fully-Bayesian approach. A $\texttt{Python}$ package $\texttt{dgpsi}$ implementing the method is also produced and available at https://github.com/mingdeyu/DGP.
• Abstract（参考訳）: 確率計算を用いた計算機モデルエミュレーションのための新しいディープガウス法(DGP)を提案する。 潜在層を確率的に暗示することで、このアプローチはdgpを、フィードフォワード結合gpsのシステムをリンクして形成される最先端のサロゲートモデルであるlinked gpに変換する。 この変換は、従来の定常GPの最適化のみを含む、単純かつ効率的なDGPトレーニング手順を示す。 また、リンクされたgpの解析可能な平均と分散により、dgpエミュレータからの予測を高速かつ正確な方法で実装することができる。 本手法を一連の合成例および実世界の応用例で実証し、変分推論と完全ベイズ的アプローチと比較して効率的なDGP代理モデリングの競合候補であることを示す。 メソッドを実装する$\texttt{Python}$ package $\texttt{dgpsi}$も生成され、https://github.com/mingdeyu/DGPで利用可能である。

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