論文の概要: HopCast: Calibration of Autoregressive Dynamics Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16587v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 23:59:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 22:09:10.999912
• Title: HopCast: Calibration of Autoregressive Dynamics Models
• Title（参考訳）: HopCast: 自己回帰ダイナミクスモデルの校正
• Authors: Muhammad Bilal Shahid, Cody Fleming,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、微分方程式を用いてモデル化できる力学系を近似するためにしばしば訓練される。 これらのモデルは、予測モデルが不確実性を定量化できれば、一歩先を予測し、キャリブレーションされた予測を生成するように最適化されている。 この研究は、マルチステップ予測のための深いアンサンブルを用いた校正誤差に基づいて、既存の不確実性伝搬法をベンチマークした最初のものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning models are often trained to approximate dynamical systems that can be modeled using differential equations. These models are optimized to predict one step ahead and produce calibrated predictions if the predictive model can quantify uncertainty, such as deep ensembles. At inference time, multi-step predictions are generated via autoregression, which needs a sound uncertainty propagation method (e.g., Trajectory Sampling) to produce calibrated multi-step predictions. This paper introduces an approach named HopCast that uses the Modern Hopfield Network (MHN) to learn the residuals of a deterministic model that approximates the dynamical system. The MHN predicts the density of residuals based on a context vector at any timestep during autoregression. This approach produces calibrated multi-step predictions without uncertainty propagation and turns a deterministic model into a calibrated probabilistic model. This work is also the first to benchmark existing uncertainty propagation methods based on calibration errors with deep ensembles for multi-step predictions.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、微分方程式を用いてモデル化できる力学系を近似するためにしばしば訓練される。 これらのモデルは、深いアンサンブルのような不確実性を予測できるならば、一歩先を予測し、キャリブレーションされた予測を生成するように最適化されている。 推測時,多段階予測は自己回帰によって生成され,音の不確実性伝搬法(トラジェクトリサンプリングなど)が必要であり,校正された多段階予測を生成する。 本稿では,最新のホップフィールドネットワーク(MHN)を用いて,力学系を近似した決定論的モデルの残差を学習するHopCastという手法を提案する。 MHNは、自己回帰中の任意の時刻における文脈ベクトルに基づいて残差の密度を予測する。 このアプローチは、不確実な伝播を伴わない校正された多段階予測を生成し、決定論的モデルを校正確率モデルに変換する。 この研究は、マルチステップ予測のための深いアンサンブルを持つキャリブレーション誤差に基づいて、既存の不確実性伝搬法をベンチマークした最初のものである。

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