論文の概要: A deep learning based surrogate model for stochastic simulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13809v1
• Date: Sun, 24 Oct 2021 11:38:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 14:23:48.221114
• Title: A deep learning based surrogate model for stochastic simulators
• Title（参考訳）: 確率シミュレータのための深層学習に基づく代理モデル
• Authors: Akshay Thakur and Souvik Chakraborty
• Abstract要約: シミュレータのための深層学習に基づく代理モデルを提案する。 我々は損失関数として条件付き最大平均誤差(CMMD)を利用する。 その結果,提案手法の優れた性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a deep learning-based surrogate model for stochastic simulators. The basic idea is to use generative neural network to approximate the stochastic response. The challenge with such a framework resides in designing the network architecture and selecting loss-function suitable for stochastic response. While we utilize a simple feed-forward neural network, we propose to use conditional maximum mean discrepancy (CMMD) as the loss-function. CMMD exploits the property of reproducing kernel Hilbert space and allows capturing discrepancy between the between the target and the neural network predicted distributions. The proposed approach is mathematically rigorous, in the sense that it makes no assumptions about the probability density function of the response. Performance of the proposed approach is illustrated using four benchmark problems selected from the literature. Results obtained indicate the excellent performance of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 確率シミュレータのための深層学習に基づく代理モデルを提案する。 基本的な考え方は、生成ニューラルネットワークを使用して確率応答を近似することである。 このようなフレームワークの課題は、ネットワークアーキテクチャの設計と確率応答に適した損失関数の選択にある。 我々は、単純なフィードフォワードニューラルネットワークを用いて、損失関数として条件付き最大平均誤差(CMMD)を提案する。 cmmdはカーネルヒルベルト空間を再現する性質を利用し、ターゲットとニューラルネットワークの予測分布との間の不一致を捉えることができる。 提案手法は,応答の確率密度関数に関する仮定をしないという意味で,数学的に厳密である。 提案手法の性能を文献から選択した4つのベンチマーク問題を用いて示す。 その結果,提案手法の優れた性能を示した。

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