論文の概要: Safe Active Learning for Time-Series Modeling with Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06276v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 09:40:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 17:30:45.068111
• Title: Safe Active Learning for Time-Series Modeling with Gaussian Processes
• Title（参考訳）: ガウス過程を用いた時系列モデリングのためのsafe active learning
• Authors: Christoph Zimmer, Mona Meister, Duy Nguyen-Tuong
• Abstract要約: 時系列モデルの学習はシミュレーションや予測といった多くのアプリケーションに有用である。 本研究では,安全制約を考慮した時系列モデルを積極的に学習する問題について考察する。 提案手法は,入力空間を動的に探索することにより,時系列モデル学習に適したデータ,すなわち入力と出力の軌跡を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.505622158856545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning time-series models is useful for many applications, such as simulation and forecasting. In this study, we consider the problem of actively learning time-series models while taking given safety constraints into account. For time-series modeling we employ a Gaussian process with a nonlinear exogenous input structure. The proposed approach generates data appropriate for time series model learning, i.e. input and output trajectories, by dynamically exploring the input space. The approach parametrizes the input trajectory as consecutive trajectory sections, which are determined stepwise given safety requirements and past observations. We analyze the proposed algorithm and evaluate it empirically on a technical application. The results show the effectiveness of our approach in a realistic technical use case.
• Abstract（参考訳）: 時系列モデルの学習はシミュレーションや予測といった多くのアプリケーションに有用である。 本研究では,安全制約を考慮した時系列モデルを積極的に学習する問題を考える。 時系列モデリングには非線形外因性入力構造を持つガウス過程を用いる。 提案手法は,入力空間を動的に探索することにより,時系列モデル学習,すなわち入出力トラジェクタに適したデータを生成する。 このアプローチは、安全要件と過去の観測から段階的に決定される連続する軌道区間として、入力軌道をパラメータ化する。 提案アルゴリズムを解析し,技術応用で実証的に評価する。 その結果,現実的な技術的ユースケースにおけるアプローチの有効性が示された。

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