論文の概要: Interpretable Modeling and Reduction of Unknown Errors in Mechanistic
Operators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01373v1
- Date: Wed, 2 Nov 2022 16:05:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 12:52:35.807925
- Title: Interpretable Modeling and Reduction of Unknown Errors in Mechanistic
Operators
- Title(参考訳): 機械的演算子における未知誤差の解釈モデリングと低減
- Authors: Maryam Toloubidokhti, Nilesh Kumar, Zhiyuan Li, Prashnna K. Gyawali,
Brian Zenger, Wilson W. Good, Rob S. MacLeod, Linwei Wang
- Abstract要約: 本稿では,従来の機械的前方演算子をニューラルネットワークに組み込んで,未知の誤りを解釈可能な方法でモデル化・修正することを提案する。
これは、与えられた機械的演算子を未知の誤りで変換する条件生成モデルによって達成される。
提案手法により, 物理ベースフォワード演算子の誤差を低減し, 心臓表面電位の逆再構成を精度良く行うことができることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.75626641332458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prior knowledge about the imaging physics provides a mechanistic forward
operator that plays an important role in image reconstruction, although myriad
sources of possible errors in the operator could negatively impact the
reconstruction solutions. In this work, we propose to embed the traditional
mechanistic forward operator inside a neural function, and focus on modeling
and correcting its unknown errors in an interpretable manner. This is achieved
by a conditional generative model that transforms a given mechanistic operator
with unknown errors, arising from a latent space of self-organizing clusters of
potential sources of error generation. Once learned, the generative model can
be used in place of a fixed forward operator in any traditional
optimization-based reconstruction process where, together with the inverse
solution, the error in prior mechanistic forward operator can be minimized and
the potential source of error uncovered. We apply the presented method to the
reconstruction of heart electrical potential from body surface potential. In
controlled simulation experiments and in-vivo real data experiments, we
demonstrate that the presented method allowed reduction of errors in the
physics-based forward operator and thereby delivered inverse reconstruction of
heart-surface potential with increased accuracy.
- Abstract(参考訳): 画像物理に関する以前の知識は、画像再構成において重要な役割を果たすメカニスティックフォワード演算子を提供するが、演算子内の起こりうるエラーの無数のソースは、再構成解に悪影響を及ぼす可能性がある。
本研究では,従来のメカニックフォワード演算子を神経機能内に組み込んで,その未知の誤りを解釈可能な方法でモデル化し,修正する手法を提案する。
これは、与えられた機械的演算子を未知の誤差で変換する条件生成モデルによって達成され、潜在的なエラー発生源の自己組織化クラスタの潜在空間から生じる。
学習すると、生成モデルは従来の最適化に基づく再構成プロセスにおいて固定フォワード演算子の代わりに使用することができ、逆解とともに、以前のメカニックフォワード演算子の誤差を最小化し、潜在的なエラーの原因を明らかにすることができる。
本研究では,体表面電位から心電位を復元するための提案手法を適用した。
制御シミュレーション実験や生体内実データ実験において,提案手法が物理学に基づくフォワード演算子の誤差を低減し,より精度の高い心表面電位の逆再構成を実現することを実証した。
関連論文リスト
- Neural Operators for Accelerating Scientific Simulations and Design [85.89660065887956]
Neural Operatorsとして知られるAIフレームワークは、継続的ドメインで定義された関数間のマッピングを学習するための原則的なフレームワークを提供する。
ニューラルオペレータは、計算流体力学、天気予報、物質モデリングなど、多くのアプリケーションで既存のシミュレータを拡張または置き換えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T00:12:07Z) - Transformer Meets Boundary Value Inverse Problems [4.165221477234755]
変圧器を用いた深部直接サンプリング法は境界値逆問題のクラスを解くために提案される。
慎重に設計されたデータと再構成された画像の間に学習した逆演算子を評価することにより、リアルタイムな再構成を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T17:45:25Z) - Real-to-Sim: Predicting Residual Errors of Robotic Systems with Sparse
Data using a Learning-based Unscented Kalman Filter [65.93205328894608]
我々は,動的・シミュレータモデルと実ロボット間の残差を学習する。
学習した残差誤差により、動的モデル、シミュレーション、および実際のハードウェア間の現実的ギャップをさらに埋めることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-07T15:15:12Z) - Bayesian Recurrent Units and the Forward-Backward Algorithm [91.39701446828144]
ベイズの定理を用いることで、ユニットワイド・リカレンスとフォワード・バックワードアルゴリズムに類似した後方再帰を導出する。
その結果得られたベイジアン再帰ユニットは、ディープラーニングフレームワーク内で再帰ニューラルネットワークとして統合することができる。
音声認識の実験は、最先端の繰り返しアーキテクチャの最後に派生したユニットを追加することで、訓練可能なパラメータの点で非常に低コストで性能を向上させることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T14:00:52Z) - Learning Dynamical Systems via Koopman Operator Regression in
Reproducing Kernel Hilbert Spaces [52.35063796758121]
動的システムの有限データ軌跡からクープマン作用素を学ぶためのフレームワークを定式化する。
リスクとクープマン作用素のスペクトル分解の推定を関連付ける。
以上の結果から,RRRは他の広く用いられている推定値よりも有益である可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T14:57:48Z) - Learning Deep Implicit Fourier Neural Operators (IFNOs) with
Applications to Heterogeneous Material Modeling [3.9181541460605116]
本稿では,従来のモデルを用いることなく,データ駆動モデルを用いて素材の応答を予測することを提案する。
材料応答は、負荷条件と結果の変位および/または損傷場の暗黙のマッピングを学習することによってモデル化される。
本稿では,超弾性材料,異方性材料,脆性材料など,いくつかの例について提案手法の性能を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-15T19:08:13Z) - Hessian-based toolbox for reliable and interpretable machine learning in
physics [58.720142291102135]
本稿では,モデルアーキテクチャの解釈可能性と信頼性,外挿を行うためのツールボックスを提案する。
与えられたテストポイントでの予測に対する入力データの影響、モデル予測の不確実性の推定、およびモデル予測の不可知スコアを提供する。
我々の研究は、物理学やより一般的には科学に適用されたMLにおける解釈可能性と信頼性の方法の体系的利用への道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-04T16:32:59Z) - Active operator inference for learning low-dimensional dynamical-system
models from noisy data [0.0]
ノイズは、既に小さな変動が軌道データによって記述された力学を歪めてしまうため、力学系モデルを学ぶための課題となる。
この研究は、科学的機械学習からの演算子推論に基づいて、ノイズで汚染された高次元状態軌跡から低次元モデルを推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-20T04:30:07Z) - Relaxing the Constraints on Predictive Coding Models [62.997667081978825]
予測符号化(英: Predictive coding)は、脳が行う主計算が予測誤差の最小化であるとする皮質機能の影響力のある理論である。
アルゴリズムの標準的な実装は、同じ前方と後方の重み、後方の非線形微分、1-1エラーユニット接続といった、潜在的に神経的に予測できない特徴を含んでいる。
本稿では,これらの特徴はアルゴリズムに不可欠なものではなく,Hebbianの更新ルールを用いてパラメータセットを直接あるいは学習することで,学習性能に悪影響を及ぼすことなく除去可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T15:21:37Z) - Interpreting Rate-Distortion of Variational Autoencoder and Using Model
Uncertainty for Anomaly Detection [5.491655566898372]
表現学習による教師なし異常検出のためのスケーラブルな機械学習システムを構築した。
本稿では,情報理論の観点からVAEを再考し,再構成誤差を用いた理論的基礎を提供する。
ベンチマークデータセットに対するアプローチの競合性能を実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-05T00:03:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。