Fugu-MT 論文翻訳(概要): Flexible and efficient spatial extremes emulation via variational autoencoders

論文の概要: Flexible and efficient spatial extremes emulation via variational autoencoders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08079v2
Date: Thu, 28 Sep 2023 16:52:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-29 20:19:03.987497
Title: Flexible and efficient spatial extremes emulation via variational autoencoders
Title（参考訳）: 可変オートエンコーダによるフレキシブルで効率的な空間極端エミュレーション
Authors: Likun Zhang and Xiaoyu Ma and Christopher K. Wikle and Rapha\"el Huser
Abstract要約: 我々は、フレキシブルで非定常的な依存特性を持つ新しい空間的極端なモデルを開発する。我々は、変分ベイズとディープラーニングを組み合わせたパラメータを推定する変分オートエンコーダ(XVAE)の符号化復号構造に統合する。このアプローチはまた、複雑な極値プロセスで高速な推論を行う新しい方法も提供します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.939167583373516
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Many real-world processes have complex tail dependence structures that cannot be characterized using classical Gaussian processes. More flexible spatial extremes models exhibit appealing extremal dependence properties but are often exceedingly prohibitive to fit and simulate from in high dimensions. In this paper, we develop a new spatial extremes model that has flexible and non-stationary dependence properties, and we integrate it in the encoding-decoding structure of a variational autoencoder (XVAE), whose parameters are estimated via variational Bayes combined with deep learning. The XVAE can be used as a spatio-temporal emulator that characterizes the distribution of potential mechanistic model output states and produces outputs that have the same statistical properties as the inputs, especially in the tail. As an aside, our approach also provides a novel way of making fast inference with complex extreme-value processes. Through extensive simulation studies, we show that our XVAE is substantially more time-efficient than traditional Bayesian inference while also outperforming many spatial extremes models with a stationary dependence structure. To further demonstrate the computational power of the XVAE, we analyze a high-resolution satellite-derived dataset of sea surface temperature in the Red Sea, which includes 30 years of daily measurements at 16703 grid cells. We find that the extremal dependence strength is weaker in the interior of Red Sea and it has decreased slightly over time.
Abstract（参考訳）: 多くの実世界のプロセスは、古典的なガウス過程では特徴づけられない複雑なテール依存構造を持つ。より柔軟な空間的極端モデルは極端依存特性に訴えるが、しばしば高次元から適合しシミュレートすることを禁じられている。本稿では、フレキシブルかつ非定常的な依存特性を持つ新しい空間超越モデルを開発し、そのパラメータと深層学習を組み合わせた変分ベイズにより推定される変分オートエンコーダ(XVAE)の符号化・復号構造に統合する。 XVAEは、ポテンシャル力学モデル出力状態の分布を特徴付ける時空間エミュレータとして使用することができ、特に尾部において、入力と同じ統計特性を持つ出力を生成する。一方、我々のアプローチは複雑な極値プロセスで高速な推論を行う新しい方法も提供します。広範なシミュレーション研究を通じて,我々のxvaeは従来のベイズ推定よりもかなり時間効率が良く,また定常依存構造を持つ多くの空間的極端モデルよりも優れていることを示した。さらに,xvaeの計算能力を示すために,16703グリッドセルでの30年間の日次観測を含む,紅海における海面温度の高解像度衛星データの解析を行った。その結果,紅海内部では極端依存強度が弱く,時間とともにわずかに低下していることがわかった。

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