論文の概要: Active Learning of Piecewise Gaussian Process Surrogates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08789v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 20:25:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 16:35:24.265611
• Title: Active Learning of Piecewise Gaussian Process Surrogates
• Title（参考訳）: 区分的ガウス過程のアクティブラーニング
• Authors: Chiwoo Park and Robert Waelder and Bonggwon Kang and Benji Maruyama and Soondo Hong and Robert Gramacy
• Abstract要約: 本研究では,Jump GPサロゲートを能動的に学習する手法を開発した。 ジャンプGPは、設計空間の領域において連続であるが、不連続である。 本研究では,Jump GPモデルのバイアスとばらつきを推定する手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6850683267295248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Active learning of Gaussian process (GP) surrogates has been useful for optimizing experimental designs for physical/computer simulation experiments, and for steering data acquisition schemes in machine learning. In this paper, we develop a method for active learning of piecewise, Jump GP surrogates. Jump GPs are continuous within, but discontinuous across, regions of a design space, as required for applications spanning autonomous materials design, configuration of smart factory systems, and many others. Although our active learning heuristics are appropriated from strategies originally designed for ordinary GPs, we demonstrate that additionally accounting for model bias, as opposed to the usual model uncertainty, is essential in the Jump GP context. Toward that end, we develop an estimator for bias and variance of Jump GP models. Illustrations, and evidence of the advantage of our proposed methods, are provided on a suite of synthetic benchmarks, and real-simulation experiments of varying complexity.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程(GP)サロゲートのアクティブラーニングは、物理・コンピュータシミュレーション実験のための実験設計の最適化や、機械学習におけるデータ取得スキームのステアリングに有用である。 本稿では,Jump GPサロゲートを能動的に学習する手法を開発した。 jump gpsは、自律的な材料設計、スマートファクトリーシステムの構成、その他多くのアプリケーションに必要な設計スペースの領域内で連続しているが、不連続である。 我々のアクティブラーニングヒューリスティックは、もともと通常のGP向けに設計された戦略から適切なものであるが、通常のモデルの不確実性とは対照的に、モデルバイアスを付加的に考慮することは、Jump GPコンテキストにおいて不可欠であることを示す。 そこで我々は,Jump GPモデルのバイアスと分散を推定する手法を開発した。 提案手法の利点を示すイラストや証拠は、一連の合成ベンチマークと、複雑さの異なる実シミュレーション実験に基づいて提供されている。

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