論文の概要: Neural State-Space Models: Empirical Evaluation of Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06349v1
• Date: Thu, 13 Apr 2023 08:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 15:13:03.263910
• Title: Neural State-Space Models: Empirical Evaluation of Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: ニューラル状態空間モデル:不確実性量子化の実証評価
• Authors: Marco Forgione and Dario Piga
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル状態空間モデルを用いたシステム同定のための不確実性定量化に関する予備的結果を示す。 ベイズ確率的設定で学習問題をフレーム化し、ニューラルネットワークの重みと出力の後方分布を求める。 後部に基づいて,出力の信頼区間を構築し,潜在的に危険なアウト・オブ・ディストリビューション体制下でモデルの使用を効果的に診断できるサプライズ指標を定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective quantification of uncertainty is an essential and still missing step towards a greater adoption of deep-learning approaches in different applications, including mission-critical ones. In particular, investigations on the predictive uncertainty of deep-learning models describing non-linear dynamical systems are very limited to date. This paper is aimed at filling this gap and presents preliminary results on uncertainty quantification for system identification with neural state-space models. We frame the learning problem in a Bayesian probabilistic setting and obtain posterior distributions for the neural network's weights and outputs through approximate inference techniques. Based on the posterior, we construct credible intervals on the outputs and define a surprise index which can effectively diagnose usage of the model in a potentially dangerous out-of-distribution regime, where predictions cannot be trusted.
• Abstract（参考訳）: 不確実性の効果的な定量化は、ミッションクリティカルなものを含むさまざまなアプリケーションでディープラーニングアプローチを採用するための、不可欠かつ依然として欠落しているステップである。 特に、非線形力学系を記述するディープラーニングモデルの予測不確実性に関する調査は、現在まで非常に限られている。 本稿では,このギャップを埋めることを目的として,ニューラル状態空間モデルを用いたシステム同定のための不確実性定量化の予備的結果を示す。 ベイズ確率設定で学習問題をフレーム化し、近似推論手法を用いてニューラルネットワークの重みと出力の後方分布を求める。 後部に基づいて,出力の信頼区間を構築し,予測を信頼できない潜在的に危険なアウト・オブ・ディストリビューションシステムにおいて,モデルの使用を効果的に診断できるサプライズ指標を定義する。

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