論文の概要: Deep Optimal Sensor Placement for Black Box Stochastic Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12036v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 20:10:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:43:27.555667
• Title: Deep Optimal Sensor Placement for Black Box Stochastic Simulations
• Title（参考訳）: ブラックボックス確率シミュレーションのための深部センサ配置
• Authors: Paula Cordero-Encinar, Tobias Schröder, Peter Yatsyshin, Andrew Duncan,
• Abstract要約: 本稿では, 入力パラメータに対する結合分布と, 結合エネルギーモデルを用いた解を提案する。 提案手法は,従来の手法に比べて計算コストの低い高精度なセンサ位置を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.638332186726632
• License:
• Abstract: Selecting cost-effective optimal sensor configurations for subsequent inference of parameters in black-box stochastic systems faces significant computational barriers. We propose a novel and robust approach, modelling the joint distribution over input parameters and solution with a joint energy-based model, trained on simulation data. Unlike existing simulation-based inference approaches, which must be tied to a specific set of point evaluations, we learn a functional representation of parameters and solution. This is used as a resolution-independent plug-and-play surrogate for the joint distribution, which can be conditioned over any set of points, permitting an efficient approach to sensor placement. We demonstrate the validity of our framework on a variety of stochastic problems, showing that our method provides highly informative sensor locations at a lower computational cost compared to conventional approaches.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス確率系におけるパラメータ推定のためのコスト効率の良い最適センサ構成の選択は、重要な計算障壁に直面している。 本稿では,入力パラメータと解の結合分布を,シミュレーションデータに基づいて学習した連立エネルギーベースモデルでモデル化する,新しいロバストな手法を提案する。 特定の点評価に結びついなければならない既存のシミュレーションベースの推論手法とは異なり、パラメータと解の関数表現を学ぶ。 これは関節分布に対する分解能非依存のプラグ・アンド・プレイ・サロゲートとして使用され、任意の点に対して条件付きで、センサ配置への効率的なアプローチを可能にする。 提案手法は,従来の手法に比べて計算コストの低いセンサ位置を高精度に提供できることを示し,様々な確率的問題に対するフレームワークの有効性を示す。

関連論文リスト

• Quantization Avoids Saddle Points in Distributed Optimization [1.579622195923387]
  分散非最適化は、多くの分散システムの重要な機能を支える。 本研究の目的は,サドル点収束を2次定常点収束に効果的に回避できることを示すことである。 簡単に調整可能な量子化により、ユーザの制御により、通信オーバーヘッドを積極的に削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T15:58:20Z)
• Robust probabilistic inference via a constrained transport metric [8.85031165304586]
  我々は、パラメトリックな分布の族の近くに集中するように慎重に設計された指数関数的に傾いた経験的確に構築することで、新しい代替手段を提供する。 提案手法は,多種多様なロバストな推論問題に応用し,中心分布に付随するパラメータを推論する。 我々は,最先端の頑健なベイズ推論手法と比較した場合,提案手法の優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T16:10:06Z)
• Exploiting Temporal Structures of Cyclostationary Signals for Data-Driven Single-Channel Source Separation [98.95383921866096]
  単一チャネルソース分離(SCSS)の問題点について検討する。 我々は、様々なアプリケーション領域に特に適するサイクロ定常信号に焦点を当てる。 本稿では,最小MSE推定器と競合するU-Netアーキテクチャを用いたディープラーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T14:04:56Z)
• Tree ensemble kernels for Bayesian optimization with known constraints over mixed-feature spaces [54.58348769621782]
  木アンサンブルはアルゴリズムチューニングやニューラルアーキテクチャ検索といったブラックボックス最適化タスクに適している。 ブラックボックス最適化にツリーアンサンブルを使うことの2つのよく知られた課題は、探索のためのモデル不確実性を効果的に定量化し、また、 (ii) ピースワイドな定値取得関数を最適化することである。 我々のフレームワークは、連続/離散的機能に対する非拘束ブラックボックス最適化のための最先端の手法と同様に、混合変数の特徴空間と既知の入力制約を組み合わせた問題の競合する手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-02T16:59:37Z)
• Surrogate modeling for Bayesian optimization beyond a single Gaussian process [62.294228304646516]
  本稿では,探索空間の活用と探索のバランスをとるための新しいベイズ代理モデルを提案する。 拡張性のある関数サンプリングを実現するため、GPモデル毎にランダムな特徴ベースのカーネル近似を利用する。 提案した EGP-TS を大域的最適に収束させるため,ベイズ的後悔の概念に基づいて解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T16:43:10Z)
• A deep learning based surrogate model for stochastic simulators [0.0]
  シミュレータのための深層学習に基づく代理モデルを提案する。 我々は損失関数として条件付き最大平均誤差(CMMD)を利用する。 その結果,提案手法の優れた性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T11:38:47Z)
• MINIMALIST: Mutual INformatIon Maximization for Amortized Likelihood Inference from Sampled Trajectories [61.3299263929289]
  シミュレーションベースの推論は、その可能性が実際に計算できない場合でもモデルのパラメータを学習することができる。 あるクラスのメソッドは、異なるパラメータでシミュレートされたデータを使用して、確率とエビデンス比の償却推定器を推定する。 モデルパラメータとシミュレーションデータ間の相互情報の観点から,本手法が定式化可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T12:59:16Z)
• Automatic Extrinsic Calibration Method for LiDAR and Camera Sensor Setups [68.8204255655161]
  本論文では,LiDAR,単眼,ステレオカメラを含む任意のセンサのパラメータを校正する手法を提案する。 提案手法は、通常、車両のセットアップで見られるように、非常に異なる解像度とポーズのデバイスを扱うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T12:02:26Z)
• Rigid and Articulated Point Registration with Expectation Conditional Maximization [20.096170794358315]
  革新的なEMライクアルゴリズム、すなわちECMPR(Conditional Expectation Maximization for Point Registration)アルゴリズムを紹介します。 登録パラメータの推定の観点で、関連する結果について詳細に分析する。 堅固な登録を有形登録まで延長します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T17:36:11Z)
• Variable selection for Gaussian process regression through a sparse projection [0.802904964931021]
  本稿では,ガウス過程(GP)レグレッションと統合された新しい変数選択手法を提案する。 パラメータの調整と推定の精度を,選択したベンチマーク手法を用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T01:06:10Z)
• Optimal Bayesian experimental design for subsurface flow problems [77.34726150561087]
  本稿では,設計ユーティリティ機能のためのカオス拡張サロゲートモデル(PCE)の開発のための新しいアプローチを提案する。 この手法により,対象関数に対する適切な品質応答面の導出が可能となり,計算予算は複数の単点評価に匹敵する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T09:42:59Z)

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。