論文の概要: Bayesian Adaptive Calibration and Optimal Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14440v1
- Date: Thu, 23 May 2024 11:14:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 15:34:33.750390
- Title: Bayesian Adaptive Calibration and Optimal Design
- Title（参考訳）: ベイズ適応校正と最適設計
- Authors: Rafael Oliveira, Dino Sejdinovic, David Howard, Edwin Bonilla,
- Abstract要約: 現在の機械学習アプローチは、主に観測データで利用可能な固定された設計セットに対する再実行シミュレーションに依存している。
本稿では,バッチシーケンスプロセス内で最大情報化シミュレーションを実行するためのデータ効率アルゴリズムを提案する。
合成問題と実データ問題にまたがる関連手法と比較して,本手法の利点を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.821341360894706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The process of calibrating computer models of natural phenomena is essential for applications in the physical sciences, where plenty of domain knowledge can be embedded into simulations and then calibrated against real observations. Current machine learning approaches, however, mostly rely on rerunning simulations over a fixed set of designs available in the observed data, potentially neglecting informative correlations across the design space and requiring a large amount of simulations. Instead, we consider the calibration process from the perspective of Bayesian adaptive experimental design and propose a data-efficient algorithm to run maximally informative simulations within a batch-sequential process. At each round, the algorithm jointly estimates the parameters of the posterior distribution and optimal designs by maximising a variational lower bound of the expected information gain. The simulator is modelled as a sample from a Gaussian process, which allows us to correlate simulations and observed data with the unknown calibration parameters. We show the benefits of our method when compared to related approaches across synthetic and real-data problems.
- Abstract（参考訳）: 自然現象のコンピュータモデルを校正するプロセスは、多くのドメイン知識をシミュレーションに組み込んで、実際の観測に対して校正することができる物理科学の応用に不可欠である。
しかし、現在の機械学習のアプローチは、主に観測データで利用可能な一定の一連の設計に対してシミュレーションを再実行することに依存しており、設計空間全体にわたる情報的相関を無視し、大量のシミュレーションを必要とする可能性がある。
代わりに,ベイズ適応型実験設計の観点からキャリブレーションプロセスを検討し,バッチシーケンスプロセス内で最大情報化シミュレーションを実行するためのデータ効率アルゴリズムを提案する。
各ラウンドにおいて、予測情報ゲインの変動下限を最大化することにより、後部分布のパラメータと最適設計を共同で推定する。
シミュレータはガウス過程のサンプルとしてモデル化され、シミュレーションと観測データを未知の校正パラメータで相関させることができる。
合成問題と実データ問題にまたがる関連手法と比較して,本手法の利点を示す。
関連論文リスト
- Parallel simulation for sampling under isoperimetry and score-based diffusion models [56.39904484784127]
データサイズが大きくなるにつれて、イテレーションコストの削減が重要な目標になります。
科学計算における初期値問題の並列シミュレーションの成功に触発されて,タスクをサンプリングするための並列Picard法を提案する。
本研究は,動力学に基づくサンプリング・拡散モデルの科学的計算におけるシミュレーション手法の潜在的利点を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-10T11:50:46Z) - Active Sequential Posterior Estimation for Sample-Efficient Simulation-Based Inference [12.019504660711231]
逐次的神経後部推定(ASNPE)を導入する。
ASNPEは、シミュレーションパラメータ候補の効用を基礎となる確率モデルに推定するために、推論ループにアクティブな学習スキームをもたらす。
提案手法は,大規模実世界の交通ネットワークにおいて,高度に調整されたベンチマークと最先端の後方推定手法より優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-07T08:57:26Z) - Embed and Emulate: Contrastive representations for simulation-based inference [11.543221890134399]
本稿では,新しいシミュレーションベース推論(SBI)手法であるEmbed and Emulate(E&E)を紹介する。
E&Eはデータと対応する高速エミュレータの低次元潜伏埋め込みを潜伏空間に学習する。
本研究では,現実的なパラメータ推定タスクにおいて,既存の手法よりも優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T02:37:01Z) - SurroFlow: A Flow-Based Surrogate Model for Parameter Space Exploration and Uncertainty Quantification [17.175947741031674]
既存のディープラーニングベースのサロゲートモデルは、効率的なデータ生成を容易にするが、不確実な定量化、効率的なパラメータ空間探索、逆予測に不足する。
シミュレーションパラメータとシミュレーション出力の間の可逆変換を学習するために,フローベースサロゲートモデルを正規化した新しいモデルであるSurroFlowを紹介した。
本フレームワークは,科学的サロゲートモデルの信頼性と探索能力を向上しつつ,計算コストを大幅に削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T19:08:49Z) - Addressing Misspecification in Simulation-based Inference through Data-driven Calibration [43.811367860375825]
近年の研究では、モデルの不特定がシミュレーションに基づく推論の信頼性を損なうことが示されている。
本研究は, モデル誤特定を克服し, 地上真実パラメータ測定の小さな実世界の校正セットであるロバスト後部推定(ROPE)を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-14T16:04:39Z) - Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings [53.17563688225137]
シミュレーションベース推論(SBI)は、入力パラメータを所定の観測に関連付ける後部分布を近似することができる。
本研究では、モデルのパラメータをより正確に推測するために、複数の観測値が利用できる、背の高いデータ拡張について考察する。
提案手法を,最近提案した各種数値実験の競合手法と比較し,数値安定性と計算コストの観点から,その優位性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T09:23:36Z) - Online Variational Sequential Monte Carlo [49.97673761305336]
我々は,計算効率が高く正確なモデルパラメータ推定とベイジアン潜在状態推定を提供する変分連続モンテカルロ法(VSMC)を構築した。
オンラインVSMCは、パラメータ推定と粒子提案適応の両方を効率よく、完全にオンザフライで実行することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T21:45:38Z) - Surrogate Neural Networks for Efficient Simulation-based Trajectory
Planning Optimization [28.292234483886947]
本稿では、ニューラルネットワークの形で代理モデルを用いて、参照軌道のシミュレーションに基づく最適化の計算時間を短縮する手法を提案する。
提案手法は,従来よりも74%優れた参照軌道が得られており,計算時間が大幅に短縮されることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T15:44:30Z) - Neural Posterior Estimation with Differentiable Simulators [58.720142291102135]
微分可能シミュレータを用いてニューラル・ポストミラー推定(NPE)を行う新しい手法を提案する。
勾配情報が後部形状の制約にどのように役立ち、試料効率を向上させるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-12T16:08:04Z) - Synthetic Data-Based Simulators for Recommender Systems: A Survey [55.60116686945561]
本調査は,モデリングとシミュレーションの分野における最近のトレンドを包括的に概観することを目的としている。
まずは、シミュレーターを実装するフレームワークの開発の背後にあるモチベーションから始めます。
我々は,既存のシミュレータの機能,近似,産業的有効性に基づいて,新しい一貫した一貫した分類を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-22T19:33:21Z) - A User's Guide to Calibrating Robotics Simulators [54.85241102329546]
本稿では,シミュレーションで学習したモデルやポリシーを現実世界に伝達することを目的とした,様々なアルゴリズムの研究のためのベンチマークとフレームワークを提案する。
我々は、様々なアルゴリズムの性能に関する洞察を特徴付け、提供するために、広く知られたシミュレーション環境の実験を行う。
我々の分析は、この分野の実践者にとって有用であり、sim-to-realアルゴリズムの動作と主特性について、より深い選択をすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T22:24:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。