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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16587v3
• Date: Fri, 23 May 2025 16:45:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 15:51:02.748256
• 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: この研究は、モダンホップフィールドネットワーク(MHN)を用いて決定論的予測子の誤りを学習するホップ(hop)と呼ばれる代替のPredictor-Correctorアプローチを導入する。 Correctorは、自動回帰中の任意の時点のコンテキスト状態に基づいて、予測子の出力に対する一連のエラーを予測する。 キャリブレーションと予測性能は一連の力学系で評価される。
• 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. Many of these models are optimized to predict one step ahead; such approaches produce calibrated one-step 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 to produce calibrated multi-step predictions. This work introduces an alternative Predictor-Corrector approach named \hop{} that uses Modern Hopfield Networks (MHN) to learn the errors of a deterministic Predictor that approximates the dynamical system. The Corrector predicts a set of errors for the Predictor's output based on a context state at any timestep during autoregression. The set of errors creates sharper and well-calibrated prediction intervals with higher predictive accuracy compared to baselines without uncertainty propagation. The calibration and prediction performances are evaluated across a set of dynamical systems. This work is also the first to benchmark existing uncertainty propagation methods based on calibration errors.
• 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。 これらのモデルの多くは一歩先を予測するために最適化されており、予測モデルがDeep Ensemblesのような不確実性を定量化できる場合、そのようなアプローチはキャリブレーションされた1段階の予測を生成する。 推測時,多段階予測は自己回帰によって生成される。これは,校正された多段階予測を生成するために,音の不確実性伝搬法を必要とする。 この研究は、モダン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する決定論的予測子の誤りを学習する代替の予測器-コレクターアプローチである \hop{} を導入する。 Correctorは、自動回帰中の任意の時点のコンテキスト状態に基づいて、予測子の出力に対する一連のエラーを予測する。 誤差の集合は、不確実な伝播を伴わないベースラインに比べて、予測精度の高いシャープで校正された予測間隔を生成する。 キャリブレーションと予測性能は一連の力学系で評価される。 この研究は、キャリブレーションエラーに基づく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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