論文の概要: Disentangled Multi-Fidelity Deep Bayesian Active Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04392v1
- Date: Sun, 7 May 2023 23:14:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 16:03:10.914581
- Title: Disentangled Multi-Fidelity Deep Bayesian Active Learning
- Title（参考訳）: 遠絡多要素深ベイズ能動学習
- Authors: Dongxia Wu, Ruijia Niu, Matteo Chinazzi, Yian Ma, Rose Yu
- Abstract要約: 複数の忠実度レベルからデータを積極的に取得することで、入力パラメータからシミュレーション出力への直接マッピングを学習することを目的としている。
本稿では,多要素能動学習のための非交叉深度ベイズ学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.031567953748453
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To balance quality and cost, various domain areas of science and engineering
run simulations at multiple levels of sophistication. Multi-fidelity active
learning aims to learn a direct mapping from input parameters to simulation
outputs by actively acquiring data from multiple fidelity levels. However,
existing approaches based on Gaussian processes are hardly scalable to
high-dimensional data. Other deep learning-based methods use the hierarchical
structure, which only supports passing information from low-fidelity to
high-fidelity. This approach also leads to the undesirable propagation of
errors from low-fidelity representations to high-fidelity ones. We propose a
novel disentangled deep Bayesian learning framework for multi-fidelity active
learning, that learns the surrogate models conditioned on the distribution of
functions at multiple fidelities.
- Abstract（参考訳）: 品質とコストのバランスをとるため、様々な領域の科学と工学が様々なレベルの洗練度でシミュレーションを実行する。
複数の忠実度レベルからデータを積極的に取得することで、入力パラメータからシミュレーション出力への直接マッピングを学習することを目的としている。
しかし、ガウス過程に基づく既存のアプローチは高次元データに対してはほとんどスケーラブルではない。
他のディープラーニングベースの手法では階層構造を使用し、低忠実度から高忠実度への情報伝達のみをサポートする。
このアプローチは、低忠実度表現から高忠実表現へのエラーの望ましくない伝播にもつながる。
本稿では,多元数における関数の分布を前提とした代理モデルを学ぶための,多元性アクティブラーニングのための新しい不連続深ベイズ学習フレームワークを提案する。
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