論文の概要: Enhancing Polynomial Chaos Expansion Based Surrogate Modeling using a
Novel Probabilistic Transfer Learning Strategy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04648v1
- Date: Thu, 7 Dec 2023 19:16:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-11 17:31:59.224351
- Title: Enhancing Polynomial Chaos Expansion Based Surrogate Modeling using a
Novel Probabilistic Transfer Learning Strategy
- Title（参考訳）: 新しい確率的移動学習戦略を用いた多項カオス拡張に基づくサロゲートモデリングの強化
- Authors: Wyatt Bridgman, Uma Balakrishnan, Reese Jones, Jiefu Chen, Xuqing Wu,
Cosmin Safta, Yueqin Huang, Mohammad Khalil
- Abstract要約: ブラックボックスシミュレーションでは、非侵入型PCEは一連のシミュレーション応答評価を用いてサロゲートを構築することができる。
そこで我々は,類似のPCEサロゲート構築タスクを通じて得られた知識を新たなサロゲート構築タスクに転送することで,伝達学習を活用することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.980666177064344
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the field of surrogate modeling, polynomial chaos expansion (PCE) allows
practitioners to construct inexpensive yet accurate surrogates to be used in
place of the expensive forward model simulations. For black-box simulations,
non-intrusive PCE allows the construction of these surrogates using a set of
simulation response evaluations. In this context, the PCE coefficients can be
obtained using linear regression, which is also known as point collocation or
stochastic response surfaces. Regression exhibits better scalability and can
handle noisy function evaluations in contrast to other non-intrusive
approaches, such as projection. However, since over-sampling is generally
advisable for the linear regression approach, the simulation requirements
become prohibitive for expensive forward models. We propose to leverage
transfer learning whereby knowledge gained through similar PCE surrogate
construction tasks (source domains) is transferred to a new
surrogate-construction task (target domain) which has a limited number of
forward model simulations (training data). The proposed transfer learning
strategy determines how much, if any, information to transfer using new
techniques inspired by Bayesian modeling and data assimilation. The strategy is
scrutinized using numerical investigations and applied to an engineering
problem from the oil and gas industry.
- Abstract（参考訳）: 代用サロゲートモデリングの分野では、多項式カオス展開(PCE)により、高価なフォワードモデルシミュレーションの代わりに安価で正確な代用サロゲートを構築することができる。
ブラックボックスシミュレーションでは、非侵入型PCEは一連のシミュレーション応答評価を用いてこれらのサロゲートを構築することができる。
この文脈では、pce係数は線形回帰を用いて得られるが、これはポイントコロケーションや確率応答曲面としても知られている。
回帰は優れたスケーラビリティを示し、プロジェクションのような他の非侵襲的なアプローチとは対照的にノイズの多い関数評価を処理できる。
しかしながら、オーバーサンプリングは一般に線形回帰アプローチに推奨されるため、高価な前方モデルではシミュレーション要求は禁止される。
そこで本研究では,同様のpceサロゲート構築タスク(ソースドメイン)を通じて得られる知識を,限られたフォワードモデルシミュレーション(トレーニングデータ)を持つ新しいサロゲート構築タスク(ターゲットドメイン)に転送するトランスファー学習の活用を提案する。
提案する転送学習戦略は,ベイズモデリングとデータ同化に触発された新しい手法を用いて,転送する情報量を決定する。
この戦略は数値的な調査によって精査され、石油・ガス産業の工学的問題に適用される。
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