論文の概要: Posterior Regularized Bayesian Neural Network Incorporating Soft and
Hard Knowledge Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08608v1
- Date: Sun, 16 Oct 2022 18:58:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 18:54:11.174518
- Title: Posterior Regularized Bayesian Neural Network Incorporating Soft and
Hard Knowledge Constraints
- Title（参考訳）: ソフトとハードの制約を考慮した後正則ベイズニューラルネットワーク
- Authors: Jiayu Huang, Yutian Pang, Yongming Liu, Hao Yan
- Abstract要約: 本稿では,異なる種類の知識制約を組み込んだ後正規化ベイズニューラルネットワーク(PR-BNN)モデルを提案する。
航空機着陸予測と太陽エネルギー出力予測のシミュレーション実験と2つのケーススタディにより,提案モデルの知識制約と性能改善が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.050265348673078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural Networks (NNs) have been widely {used in supervised learning} due to
their ability to model complex nonlinear patterns, often presented in
high-dimensional data such as images and text. However, traditional NNs often
lack the ability for uncertainty quantification. Bayesian NNs (BNNS) could help
measure the uncertainty by considering the distributions of the NN model
parameters. Besides, domain knowledge is commonly available and could improve
the performance of BNNs if it can be appropriately incorporated. In this work,
we propose a novel Posterior-Regularized Bayesian Neural Network (PR-BNN) model
by incorporating different types of knowledge constraints, such as the soft and
hard constraints, as a posterior regularization term. Furthermore, we propose
to combine the augmented Lagrangian method and the existing BNN solvers for
efficient inference. The experiments in simulation and two case studies about
aviation landing prediction and solar energy output prediction have shown the
knowledge constraints and the performance improvement of the proposed model
over traditional BNNs without the constraints.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(nns)は、画像やテキストなどの高次元データでしばしば提示される複雑な非線形パターンをモデル化する能力から、教師付き学習で広く使用されている。
しかし、従来のnnは不確実性定量化の能力に欠けることが多い。
ベイズNN(BNNS)は、NNモデルパラメータの分布を考慮して不確実性を測定するのに役立つ。
さらに、ドメイン知識は一般的に利用可能であり、適切に組み込むことができれば、BNNのパフォーマンスを向上させることができる。
本研究では,ソフト制約やハード制約といった異なる種類の知識制約を後進正規化項として組み込むことにより,後進正規化ベイズニューラルネットワーク(pr-bnn)モデルを提案する。
さらに,拡張ラグランジアン法と既存のBNNソルバを組み合わせた効率的な推論手法を提案する。
シミュレーション実験と航空機の着陸予測と太陽エネルギー出力予測に関する2つのケーススタディは、制約のない従来のbnnに対する知識制約と性能改善を示した。
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