論文の概要: Active Learning with Convolutional Gaussian Neural Processes for
Environmental Sensor Placement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10381v2
- Date: Tue, 22 Nov 2022 00:47:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 16:06:32.103594
- 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, James Requeima,
Alejandro Coca-Castro, Anna Vaughan, Anna-Louise Ellis, Matthew Lazzara,
Daniel C. Jones, J. Scott Hosking, 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予測配置をパラメータ化するメタ学習モデルである。
予測性能において, ConvGNP は非定常GP ベースラインを著しく上回っていることを示す。
次に、南極のセンサー配置玩具実験でConvGNPを使用し、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 remote regions that are difficult to
access, such as Antarctica. Therefore, it is crucial that sensors are placed as
efficiently as possible, maximising the informativeness of their measurements.
This can be tackled by fitting a probabilistic model to existing data and
identifying placements that would maximally reduce the model's uncertainty. The
models most widely used for this purpose are Gaussian processes (GPs). However,
designing a GP covariance which captures the complex behaviour of
non-stationary spatiotemporal data is a difficult task. Further, the
computational cost of GPs makes them challenging to scale to large
environmental datasets. In this work, we explore using a convolutional Gaussian
neural process (ConvGNP) to address these issues. A ConvGNP is a meta-learning
model that uses neural networks to parameterise a GP predictive. Our model is
data-driven, flexible, efficient, and permits multiple input predictors of
gridded or scattered modalities. Using simulated surface air temperature fields
over Antarctica as ground truth, we show that a ConvGNP significantly
outperforms a non-stationary GP baseline in terms of predictive performance. We
then use the ConvGNP in an Antarctic 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、特に南極のようなアクセスが難しい遠隔地において、コストと時間がかかる作業である。
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。
これは、確率モデルを既存のデータに適合させ、モデルの不確かさを最大に減少させる配置を特定することで対処できる。
この目的のために最も広く使用されるモデルはガウス過程(GP)である。
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、GPの計算コストは、大規模な環境データセットにスケールすることを困難にしている。
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、効率的であり、グリッド化または分散したモダリティの複数の入力予測を可能としています。
南極上空の模擬表面温度場を地中事実として,ConvGNPは予測性能において非定常GPベースラインを著しく上回っていることを示す。
次に、南極センサー設置玩具実験でconvgnpを使用し、有望な結果を得る。
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