論文の概要: Active Learning with Convolutional Gaussian Neural Processes for
Environmental Sensor Placement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10381v1
- Date: Fri, 18 Nov 2022 17:25:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 14:15:22.951721
- Title: Active Learning with Convolutional Gaussian Neural Processes for
Environmental Sensor Placement
- Title(参考訳): 畳み込みガウスニューラルプロセスを用いた環境センサ配置のためのアクティブラーニング
- Authors: Tom R. Andersson, Wessel P. Bruinsma, Stratis Markou, Daniel C. Jones,
J. Scott Hosking, James Requeima, Alejandro Coca-Castro, Anna Vaughan,
Anna-Louise Ellis, Matthew Lazzara, Richard E. Turner
- Abstract要約: ConvGNPは、ニューラルネットワークを使用してGP予測をパラメータ化するメタ学習モデルである。
ConvGNPは予測性能において非定常GPベースラインを大幅に上回ることを示す。
次に,ConvGNPを用いて温度センサ配置玩具実験を行い,有望な結果を得た。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 65.13973319334625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deploying environmental measurement stations can be a costly and time
consuming procedure, especially in regions which are remote or otherwise
difficult to access, such as Antarctica. Therefore, it is crucial that sensors
are placed as efficiently as possible, maximising the informativeness of their
measurements. Previous approaches for identifying salient placement locations
typically model the data with a Gaussian process (GP). However, designing a GP
covariance which captures the complex behaviour of non-stationary
spatiotemporal data is a difficult task. Further, the computational cost of
these models make them challenging to scale to large environmental datasets. In
this work, we explore using convolutional Gaussian neural processes (ConvGNPs)
to address these issues. A ConvGNP is a meta-learning model which uses a neural
network to parameterise a GP predictive. Our model is data-driven, flexible,
efficient, and permits gridded or off-grid input data. Using simulated surface
temperature fields over Antarctica as ground truth, we show that a ConvGNP
substantially outperforms a non-stationary GP baseline in terms of predictive
performance. We then use the ConvGNP in a temperature sensor placement toy
experiment, yielding promising results.
- Abstract(参考訳): 環境測定ステーションの展開は、特に南極のような遠隔地やアクセスが難しい地域では、コストと時間のかかる作業である。
したがって、センサを可能な限り効率的に配置することが重要であり、測定のインフォメーション性を最大化する。
敬礼配置位置を特定する以前のアプローチは、典型的にはガウス過程(gp)でデータをモデル化する。
しかし,非定常時空間データの複雑な挙動を捉えるgp共分散の設計は難しい課題である。
さらに、これらのモデルの計算コストは、大規模な環境データセットへのスケールを困難にしている。
本研究では,畳み込み型ガウスニューラルプロセス(ConvGNP)を用いてこれらの問題に対処する。
ConvGNPは、ニューラルネットワークを使用してGP予測をパラメータ化するメタ学習モデルである。
私たちのモデルはデータ駆動、フレキシブル、効率的で、グリッドまたはオフグリッドの入力データを許可しています。
南極上空の模擬表面温度場を地表面事実として、予測性能において、ConvGNPが非定常GPベースラインを大幅に上回っていることを示す。
次に,ConvGNPを用いて温度センサ配置玩具実験を行い,有望な結果を得た。
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