論文の概要: Bayesian Adaptive Calibration and Optimal Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14440v2
• Date: Sat, 30 Nov 2024 05:27:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:56:31.857311
• 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 V. 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）: 23.319315014843713
• License:
• 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。

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