論文の概要: A local squared Wasserstein-2 method for efficient reconstruction of models with uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06825v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 22:15:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 19:56:14.435681
• Title: A local squared Wasserstein-2 method for efficient reconstruction of models with uncertainty
• Title（参考訳）: 局所二乗ワッサースタイン-2法による不確実性のあるモデルの効率的な再構成
• Authors: Mingtao Xia, Qijing Shen,
• Abstract要約: 本稿では,不確定な潜伏変数やパラメータを持つモデル再構成の逆問題を解決するために,局所二乗ワッサースタイン-2(W_2)法を提案する。 このアプローチの重要な利点は、下位モデルにおける潜伏変数やパラメータの分布に関する事前情報を必要としないことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a local squared Wasserstein-2 (W_2) method to solve the inverse problem of reconstructing models with uncertain latent variables or parameters. A key advantage of our approach is that it does not require prior information on the distribution of the latent variables or parameters in the underlying models. Instead, our method can efficiently reconstruct the distributions of the output associated with different inputs based on empirical distributions of observation data. We demonstrate the effectiveness of our proposed method across several uncertainty quantification (UQ) tasks, including linear regression with coefficient uncertainty, training neural networks with weight uncertainty, and reconstructing ordinary differential equations (ODEs) with a latent random variable.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不確定な潜伏変数やパラメータを持つモデル再構成の逆問題を解決するために,局所二乗ワッサースタイン-2(W_2)法を提案する。 このアプローチの重要な利点は、下位モデルにおける潜伏変数やパラメータの分布に関する事前情報を必要としないことである。 そこで本手法は,観測データの経験的分布に基づいて,異なる入力に関連付けられた出力の分布を効率的に再構築することができる。 提案手法は,係数不確かさを伴う線形回帰,重みの不確かさを伴うニューラルネットワークのトレーニング,潜在確率変数による常微分方程式(ODE)の再構成など,いくつかの不確かさ定量化(UQ)タスクにまたがって有効性を示す。

関連論文リスト

• Stochastic full waveform inversion with deep generative prior for uncertainty quantification [0.0]
  フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は非線形でしばしば不均一な逆問題を解決する。 FWIは、局所的なミニマトラップや不確実性の不十分な処理といった課題を提示している。 本研究では,ベイジアン逆転に対する物理パラメータの事前分布として,深部生成モデルを活用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T11:44:50Z)
• On the Trajectory Regularity of ODE-based Diffusion Sampling [79.17334230868693]
  拡散に基づく生成モデルは微分方程式を用いて、複素データ分布と抽出可能な事前分布の間の滑らかな接続を確立する。 本稿では,拡散モデルのODEに基づくサンプリングプロセスにおいて,いくつかの興味深い軌道特性を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T15:59:41Z)
• Variational Bayesian surrogate modelling with application to robust design optimisation [0.9626666671366836]
  サロゲートモデルは複雑な計算モデルに対して素早く評価できる近似を提供する。 入力の不確かさと次元減少を伴う統計的代理を構築するためのベイズ推定について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T09:22:35Z)
• DiffHybrid-UQ: Uncertainty Quantification for Differentiable Hybrid Neural Modeling [4.76185521514135]
  本稿では,ハイブリッドニューラル微分可能モデルにおける有効かつ効率的な不確実性伝播と推定のための新しい手法DiffHybrid-UQを提案する。 具体的には,データノイズとてんかんの不確かさから生じるアレタリック不確かさと,モデル形状の相違やデータ空間のばらつきから生じるエピステマティック不確かさの両方を効果的に識別し,定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T07:40:47Z)
• Towards stable real-world equation discovery with assessing differentiating quality influence [52.2980614912553]
  一般的に用いられる有限差分法に代わる方法を提案する。 我々は,これらの手法を実問題と類似した問題に適用可能であること,および方程式発見アルゴリズムの収束性を確保する能力の観点から評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T23:32:06Z)
• Counting Phases and Faces Using Bayesian Thermodynamic Integration [77.34726150561087]
  本稿では,2パラメータ統計力学系における熱力学関数と位相境界の再構成手法を提案する。 提案手法を用いて,IsingモデルとTASEPの分割関数と位相図を正確に再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-18T17:11:23Z)
• A Priori Denoising Strategies for Sparse Identification of Nonlinear Dynamical Systems: A Comparative Study [68.8204255655161]
  本研究では, 局所的およびグローバルな平滑化手法の性能と, 状態測定値の偏差について検討・比較する。 一般に,測度データセット全体を用いたグローバルな手法は,局所点の周辺に隣接するデータサブセットを用いる局所的手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-29T23:31:25Z)
• Time varying regression with hidden linear dynamics [74.9914602730208]
  線形力学系に従って未知のパラメータが進化することを前提とした時間変化線形回帰モデルを再検討する。 反対に、基礎となる力学が安定である場合、このモデルのパラメータは2つの通常の最小二乗推定と組み合わせることで、データから推定できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T23:37:06Z)
• Numerical Solution of Stiff Ordinary Differential Equations with Random Projection Neural Networks [0.0]
  正規微分方程式(ODE)の解に対する乱射影ニューラルネットワーク(RPNN)に基づく数値スキームを提案する。 提案手法は剛性の影響を受けずに高い数値近似精度を示し,textttode45 と textttode15s の関数よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T15:49:17Z)
• Continuous Wasserstein-2 Barycenter Estimation without Minimax Optimization [94.18714844247766]
  ワッサーシュタイン・バリセンターは、最適輸送に基づく確率測度の重み付き平均の幾何学的概念を提供する。 本稿では,Wasserstein-2 バリセンタのサンプルアクセスを演算するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T21:01:13Z)
• Bayesian System ID: Optimal management of parameter, model, and measurement uncertainty [0.0]
  システム識別(ID)の確率的定式化の頑健さを,スパース,ノイズ,間接データに対して評価した。 従来手法の目的関数面と比較して,ログ後部は幾何学的特性が向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-04T22:48:30Z)

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。