論文の概要: Sequential Experimental Design for Spectral Measurement: Active Learning
Using a Parametric Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07040v1
- Date: Thu, 11 May 2023 13:21:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-15 15:07:34.508844
- Title: Sequential Experimental Design for Spectral Measurement: Active Learning
Using a Parametric Model
- Title（参考訳）: スペクトル計測のための逐次実験設計:パラメトリックモデルを用いたアクティブラーニング
- Authors: Tomohiro Nabika, Kenji Nagata, Shun Katakami, Masaichiro Mizumaki, and
Masato Okada
- Abstract要約: 分光測定では, 試料の脆性や高エネルギーコストのため, 測定時間を短縮する必要がある。
本研究では,パラメトリックモデルを用いた能動学習によるスペクトル測定の逐次的実験設計について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9377646956063705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we demonstrate a sequential experimental design for spectral
measurements by active learning using parametric models as predictors. In
spectral measurements, it is necessary to reduce the measurement time because
of sample fragility and high energy costs. To improve the efficiency of
experiments, sequential experimental designs are proposed, in which the
subsequent measurement is designed by active learning using the data obtained
before the measurement. Conventionally, parametric models are employed in data
analysis; when employed for active learning, they are expected to afford a
sequential experimental design that improves the accuracy of data analysis.
However, due to the complexity of the formulas, a sequential experimental
design using general parametric models has not been realized. Therefore, we
applied Bayesian inference-based data analysis using the exchange Monte Carlo
method to realize a sequential experimental design with general parametric
models. In this study, we evaluated the effectiveness of the proposed method by
applying it to Bayesian spectral deconvolution and Bayesian Hamiltonian
selection in X-ray photoelectron spectroscopy. Using numerical experiments with
artificial data, we demonstrated that the proposed method improves the accuracy
of model selection and parameter estimation while reducing the measurement time
compared with the results achieved without active learning or with active
learning using the Gaussian process regression.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,パラメトリックモデルを用いた能動学習によるスペクトル測定の逐次的実験設計について述べる。
分光測定では,試料の脆性や高エネルギーコストのため,測定時間を短縮する必要がある。
実験の効率を向上させるために, 連続的な実験設計を提案し, 測定前に得られたデータを用いて, 積極的学習によりその後の測定を設計する。
従来、パラメトリックモデルはデータ分析に用いられており、アクティブラーニングにはデータ解析の精度を向上させるための逐次的な実験設計が期待されている。
しかし,公式の複雑さのため,一般パラメトリックモデルを用いた逐次実験設計は実現されていない。
そこで,交換モンテカルロ法を用いてベイズ推定に基づくデータ解析を行い,一般パラメトリックモデルを用いた逐次実験設計を実現する。
本研究では,x線光電子分光法におけるベイズスペクトル分解とベイズハミルトニアン選択に適用することにより,提案手法の有効性を評価した。
人工データを用いた数値実験により,本手法は,アクティブラーニングやガウス過程回帰を用いたアクティブラーニングと比較して,測定時間を短縮しつつ,モデル選択とパラメータ推定の精度を向上させることを実証した。
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