論文の概要: Multifidelity data fusion in convolutional encoder/decoder networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05187v1
• Date: Tue, 10 May 2022 21:51:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 19:27:47.656207
• Title: Multifidelity data fusion in convolutional encoder/decoder networks
• Title（参考訳）: 畳み込みエンコーダ/デコーダネットワークにおける多重忠実データ融合
• Authors: Lauren Partin, Gianluca Geraci, Ahmad Rushdi, Michael S. Eldred and Daniele E. Schiavazzi
• Abstract要約: 我々は、エンコーダ、デコーダ、スキップ接続から組み立てられた畳み込みニューラルネットワークの回帰精度を分析した。 少数の高忠実度データと多数の低忠実度データをトレーニングした際の精度を実証する。
• 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 analyze the regression accuracy of convolutional neural networks assembled from encoders, decoders and skip connections and trained with multifidelity data. Besides requiring significantly less trainable parameters than equivalent fully connected networks, encoder, decoder, encoder-decoder or decoder-encoder architectures can learn the mapping between inputs to outputs of arbitrary dimensionality. We demonstrate their accuracy when trained on a few high-fidelity and many low-fidelity data generated from models ranging from one-dimensional functions to Poisson equation solvers in two-dimensions. We finally discuss a number of implementation choices that improve the reliability of the uncertainty estimates generated by Monte Carlo DropBlocks, and compare uncertainty estimates among low-, high- and multifidelity approaches.
• Abstract（参考訳）: 我々は、エンコーダ、デコーダ、スキップ接続から組み立てられた畳み込みニューラルネットワークの回帰精度を分析し、多要素データを用いて訓練した。 等価な完全連結ネットワーク、エンコーダ、デコーダ、エンコーダ・デコーダ、デコーダ・エンコーダのアーキテクチャでは、入力から任意の次元の出力へのマッピングを学ぶことができる。 1次元関数から2次元のポアソン方程式解法まで,いくつかの高忠実度および低忠実度データを用いて,その精度を示す。 最終的にモンテカルロ・ドロップブロックが生成した不確実性推定の信頼性を向上する多くの実装選択について議論し、低、高、多忠実性アプローチにおける不確実性推定を比較する。

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