論文の概要: Variational Sequential Optimal Experimental Design using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10430v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 17:56:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:55.537329
• Title: Variational Sequential Optimal Experimental Design using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた変分順序最適実験設計
• Authors: Wanggang Shen, Jiayuan Dong, Xun Huan,
• Abstract要約: 対OEDは、変分後部近似を用いた一点報酬の定式化を採用し、期待される情報ゲインに対する証明可能な低いバウンドを提供する。 我々は,既存の逐次実験設計アルゴリズムと比較して,サンプル効率が優れていることを示しながら,様々な工学・科学応用における vsOED の実証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We present variational sequential optimal experimental design (vsOED), a novel method for optimally designing a finite sequence of experiments within a Bayesian framework with information-theoretic criteria. vsOED employs a one-point reward formulation with variational posterior approximations, providing a provable lower bound to the expected information gain. Numerical methods are developed following an actor-critic reinforcement learning approach, including derivation and estimation of variational and policy gradients to optimize the design policy, and posterior approximation using Gaussian mixture models and normalizing flows. vsOED accommodates nuisance parameters, implicit likelihoods, and multiple candidate models, while supporting flexible design criteria that can target designs for model discrimination, parameter inference, goal-oriented prediction, and their weighted combinations. We demonstrate vsOED across various engineering and science applications, illustrating its superior sample efficiency compared to existing sequential experimental design algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズフレームワーク内の有限列実験を情報理論基準で最適に設計する新しい手法である変分逐次最適実験設計法(vsOED)を提案する。 対OEDは、変分後部近似を用いた一点報酬の定式化を採用し、期待される情報ゲインに対する証明可能な低いバウンドを提供する。 設計方針を最適化するための変分・方針勾配の導出・推定や,ガウス混合モデルと正規化フローを用いた後部近似を含む,アクター・クリティカルな強化学習手法に従って,数値解析手法を開発した。 モデル識別、パラメータ推論、目標指向予測、およびそれらの重み付けの組み合わせの設計を対象とするフレキシブルな設計基準をサポートしながら、VSOEDはニュアンスパラメータ、暗黙的可能性、および複数の候補モデルに対応している。 我々は,既存の逐次実験設計アルゴリズムと比較して,サンプル効率が優れていることを示しながら,様々な工学・科学応用における vsOED の実証を行った。

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