論文の概要: Selection of Filters for Photonic Crystal Spectrometer Using Domain-Aware Evolutionary Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13657v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 15:20:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.991429
• Title: Selection of Filters for Photonic Crystal Spectrometer Using Domain-Aware Evolutionary Algorithms
• Title（参考訳）: ドメイン認識進化アルゴリズムを用いたフォトニック結晶分光器用フィルタの選択
• Authors: Kirill Antonov, Marijn Siemons, Niki van Stein, Thomas H. W. Bäck, Ralf Kohlhaas, Anna V. Kononova,
• Abstract要約: 本研究は, 微量ガス測定装置の最適フィルタ選択の課題に対処するものである。 最適化問題と比較して問題を定式化し,ノイズを伴うガス検索を模倣するシミュレータを開発した。 フィルタ選択の空間のメトリクスを利用する新しい距離駆動拡張を用いて、見いだされたトップパフォーマンスアルゴリズムを改善することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work addresses the critical challenge of optimal filter selection for a novel trace gas measurement device. This device uses photonic crystal filters to retrieve trace gas concentrations prone to photon and read noise. The filter selection directly influences accuracy and precision of the gas retrieval and therefore is a crucial performance driver. We formulate the problem as a stochastic combinatorial optimization problem and develop a simulator mimicking gas retrieval with noise. The objective function for selecting filters reducing retrieval error is minimized by the employed metaheuristics, that represent various families of optimizers. We aim to improve the found top-performing algorithms using our novel distance-driven extensions, that employ metrics on the space of filter selections. This leads to a novel adaptation of the UMDA algorithm, we call UMDA-U-PLS-Dist, equipped with one of the proposed distance metrics as the most efficient and robust solver among the considered ones. Analysis of filter sets produced by this method reveals that filters with relatively smooth transmission profiles but containing high contrast improve the device performance. Moreover, the top-performing obtained solution shows significant improvement compared to the baseline.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 微量ガス測定装置の最適フィルタ選択の課題に対処するものである。 この装置はフォトニック結晶フィルターを使用して、光子や読み出しノイズに起因した微量ガス濃度を回収する。 フィルタ選択は、ガス検索の精度と精度に直接影響するため、重要な性能ドライバである。 確率的組合せ最適化問題として問題を定式化し,ノイズを伴うガス検索を模倣するシミュレータを開発した。 検索誤差を低減したフィルタを選択する目的関数は,様々なオプティマイザ群を表すメタヒューリスティックスによって最小化される。 フィルタ選択の空間のメトリクスを利用する新しい距離駆動拡張を用いて、見いだされたトップパフォーマンスアルゴリズムを改善することを目指している。 これはUMDAアルゴリズムの新たな適応をもたらし、UMDA-U-PLS-Distと呼ばれ、提案した距離メトリクスの1つを、検討対象のうち最も効率的で堅牢な解法として備えている。 本手法により生成されたフィルタ集合の解析により,比較的スムーズな伝送プロファイルを持つが,高コントラストを含むフィルタによりデバイス性能が向上することが明らかになった。 さらに, 最高性能の解は, ベースラインに比べて有意に改善した。

関連論文リスト

• A Gradient Meta-Learning Joint Optimization for Beamforming and Antenna Position in Pinching-Antenna Systems [63.213207442368294]
  マルチ導波路ピンチアンテナシステムの新しい最適化設計について検討する。 提案したGML-JOアルゴリズムは,既存の最適化手法と比較して,様々な選択や性能に頑健である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-14T17:35:27Z)
• Vector Optimization with Gaussian Process Bandits [7.049738935364297]
  複数の目的を同時に考慮しなければならない学習問題は、工学、薬物設計、環境管理など、様々な分野においてしばしば発生する。 複数のブラックボックスの目的関数を扱う従来の方法は、目的の選好を取り入れ、それに応じて解空間を探索することに制限がある。 ガウス過程の帯域幅を用いてブラックボックスベクトル最適化を行う適応除去アルゴリズムであるガウス過程を用いたベクトル最適化(VOGP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T14:47:46Z)
• Beyond Kalman Filters: Deep Learning-Based Filters for Improved Object Tracking [3.5693768338940304]
  本稿では,追跡検出システムのための2つの革新的なデータ駆動フィルタリング手法を提案する。 最初の方法は、トレーニング可能な運動モデルを持つベイズフィルタを用いて、物体の将来の位置を予測する。 第2の方法は、エンドツーエンドのトレーニング可能なフィルタで、検出エラーの修正を学習することでさらに前進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T10:47:44Z)
• Closed-form Filtering for Non-linear Systems [83.91296397912218]
  我々は密度近似と計算効率の面でいくつかの利点を提供するガウスPSDモデルに基づく新しいフィルタのクラスを提案する。 本研究では,遷移や観測がガウスPSDモデルである場合,フィルタリングを効率的にクローズド形式で行うことができることを示す。 提案する推定器は, 近似の精度に依存し, 遷移確率の正則性に適応する推定誤差を伴って, 高い理論的保証を享受する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T08:51:49Z)
• Enhancing Gaussian Process Surrogates for Optimization and Posterior Approximation via Random Exploration [2.984929040246293]
  ガウス過程シュロゲートモデルの精度を高めるために、ランダムな探索ステップに依存する新しいノイズフリーベイズ最適化戦略。 新しいアルゴリズムは、古典的なGP-UCBの実装の容易さを維持しているが、さらなる探索がそれらの収束を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:16:06Z)
• Implicit Maximum a Posteriori Filtering via Adaptive Optimization [4.767884267554628]
  標準ベイズフィルタ問題を時間変化目標に対する最適化として検討する。 我々のフレームワークは、高次元システムに対して効率的で堅牢でスケーラブルなフィルタをもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T15:30:44Z)
• An Ensemble Score Filter for Tracking High-Dimensional Nonlinear Dynamical Systems [10.997994515823798]
  本研究では,高次元非線形フィルタ問題に対するアンサンブルスコアフィルタ(EnSF)を提案する。 ニューラルネットワークをトレーニングしてスコア関数を近似する既存の拡散モデルとは異なり、トレーニング不要スコア推定を開発する。 EnSFは、最先端のLocal Ensemble Transform Kalman Filter法と比較して、驚くべきパフォーマンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T16:48:02Z)
• Filter Pruning for Efficient CNNs via Knowledge-driven Differential Filter Sampler [103.97487121678276]
  フィルタプルーニングは同時に計算を加速し、CNNのメモリオーバーヘッドを低減する。 本稿では,MFM(Masked Filter Modeling)フレームワークを用いた知識駆動型微分フィルタサンプリング(KDFS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T02:28:41Z)
• Optimal Algorithms for the Inhomogeneous Spiked Wigner Model [89.1371983413931]
  不均一な問題に対する近似メッセージパッシングアルゴリズム(AMP)を導出する。 特に,情報理論の閾値よりも大きい信号と雑音の比を必要とする既知のアルゴリズムが,ランダムよりも優れた処理を行うための統計的・計算的ギャップの存在を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:57:17Z)
• An Empirical Evaluation of Zeroth-Order Optimization Methods on AI-driven Molecule Optimization [78.36413169647408]
  分子目的を最適化するための様々なZO最適化手法の有効性について検討する。 ZO符号に基づく勾配降下(ZO-signGD)の利点を示す。 本稿では,Guurcamol スイートから広く使用されているベンチマークタスクに対して,ZO 最適化手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T01:58:10Z)
• A Hybrid SFANC-FxNLMS Algorithm for Active Noise Control based on Deep Learning [17.38644275080562]
  Filtered-X normalized least-mean-square (FxNLMS)アルゴリズムは適応最適化により低い定常誤差を得ることができる。 本稿では,適応アルゴリズムの緩やかな収束を克服するためのハイブリッドSFANC-FxNLMS手法を提案する。 実験の結果,ハイブリッドSFANC-FxNLMSアルゴリズムは高速応答時間,低雑音低減誤差,高強靭性を実現可能であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T05:42:39Z)
• Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Vehicular OCC [14.685237010856953]
  我々は車載OCCにおけるスペクトル効率最適化手法を提案する。 我々は最適化問題をマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化し、オンラインで適用可能なソリューションの利用を可能にする。 提案手法の性能を広範囲なシミュレーションにより検証し,提案手法の様々な変種とランダムな手法との比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T14:25:54Z)
• Filter-enhanced MLP is All You Need for Sequential Recommendation [89.0974365344997]
  オンラインプラットフォームでは、ログされたユーザの行動データはノイズを含まないことは避けられない。 周波数領域の雑音を減衰させる信号処理から,フィルタアルゴリズムのアイデアを借用する。 逐次レコメンデーションタスクのための学習可能なフィルタを備えたオールMLPモデルである textbfFMLP-Rec を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T05:49:35Z)
• Performance comparison of optimization methods on variational quantum algorithms [2.690135599539986]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、学術・工業研究への応用に短期的な量子ハードウェアを使用するための有望な道を提供する。 SLSQP, COBYLA, CMA-ES, SPSAの4つの最適化手法の性能について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-26T12:13:20Z)
• Direct design of biquad filter cascades with deep learning by sampling random polynomials [5.1118282767275005]
  本研究では, 何百万ものランダムフィルタで学習したニューラルネットワークを用いて, フィルタ係数空間に対する目標規模の応答から直接写像を学習する。 提案手法は,所望の応答に対するフィルタ係数の高速かつ高精度な推定を可能にする。 修正Yule-Walkerや勾配降下などの既存手法と比較し,IIRNetが平均的に高速かつ高精度であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T17:58:08Z)
• Fourier Series Expansion Based Filter Parametrization for Equivariant Convolutions [73.33133942934018]
  2次元フィルタパラメトリゼーション技術は同変畳み込みの設計において重要な役割を果たす。 F-Convというフィルタパラメトリゼーション法に基づく新しい同変畳み込み法 F-Convは、画像超解像タスクにおいて、以前のフィルタパラメトリゼーション法よりも明らかに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-30T10:01:52Z)
• Optimal Sequential Detection of Signals with Unknown Appearance and Disappearance Points in Time [64.26593350748401]
  本論文は、変化の期間が有限で未知であると仮定して、逐次的な変化点検出問題に対処する。 我々は、所定の時間(または空間)ウィンドウにおける最小検出確率を最大化する信頼性の高い最大変更検出基準に焦点を当てる。 FMAアルゴリズムは、光学画像中の衛星のかすかなストリークを検出するために応用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T04:58:57Z)
• Motion-Encoded Particle Swarm Optimization for Moving Target Search Using UAVs [4.061135251278187]
  本稿では,無人航空機(UAV)を用いた移動目標探索のための動き符号化粒子群最適化(MPSO)という新しいアルゴリズムを提案する。 提案するMPSOは,PSOアルゴリズムで粒子生成に進化する一連のUAV運動経路として探索軌道を符号化することにより,その問題を解決するために開発された。 既存手法による広範囲なシミュレーションの結果,提案手法は検出性能を24%,時間性能を4.71倍改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T14:17:49Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Rethinking Differentiable Search for Mixed-Precision Neural Networks [83.55785779504868]
  低ビット幅に量子化された重みとアクティベーションを持つ低精度ネットワークは、エッジデバイスでの推論を加速するために広く利用されている。 現在の解は均一であり、全てのフィルタに同じビット幅を使用する。 これは異なるフィルタの異なる感度を考慮せず、最適以下である。 混合精度ネットワークは、ビット幅を個々のフィルタ要求に調整することでこの問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T07:02:23Z)

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。