Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uncertainty Disentanglement with Non-stationary Heteroscedastic Gaussian Processes for Active Learning

論文の概要: Uncertainty Disentanglement with Non-stationary Heteroscedastic Gaussian Processes for Active Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10964v1
Date: Thu, 20 Oct 2022 02:18:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-21 15:26:11.013208
Title: Uncertainty Disentanglement with Non-stationary Heteroscedastic Gaussian Processes for Active Learning
Title（参考訳）: 非定常ヘテロセダス的ガウス過程による能動学習の不確かさの解消
Authors: Zeel B Patel, Nipun Batra, Kevin Murphy
Abstract要約: 勾配に基づく手法で学習可能な非定常ヘテロセダスティックガウス過程モデルを提案する。提案手法は, 全体的な不確かさを, アレタリック(非再現性)とてんかん(モデル)の不確実性に分離することにより, モデルの解釈可能性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.757942829334057
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Gaussian processes are Bayesian non-parametric models used in many areas. In this work, we propose a Non-stationary Heteroscedastic Gaussian process model which can be learned with gradient-based techniques. We demonstrate the interpretability of the proposed model by separating the overall uncertainty into aleatoric (irreducible) and epistemic (model) uncertainty. We illustrate the usability of derived epistemic uncertainty on active learning problems. We demonstrate the efficacy of our model with various ablations on multiple datasets.
Abstract（参考訳）: ガウス過程は、多くの領域で使用されるベイズ非パラメトリックモデルである。本研究では,勾配に基づく手法で学習可能な非定常ヘテロセダス的ガウス過程モデルを提案する。提案モデルの解釈性は,全体の不確実性(既約)と認識的不確実性(モデル)を分離することで証明する。アクティブラーニング問題に対する認識的不確かさの導出の有用性について述べる。モデルの有効性を,複数のデータセットで検証した。

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