論文の概要: Deep Intrinsic Coregionalization Multi-Output Gaussian Process Surrogate with Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16434v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 14:46:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.417794
• Title: Deep Intrinsic Coregionalization Multi-Output Gaussian Process Surrogate with Active Learning
• Title（参考訳）: 積極的学習を伴う多出力ガウス過程の深部内在的コリージョン化
• Authors: Chun-Yi Chang, Chih-Li Sung,
• Abstract要約: 本稿では,複数の出力を含む計算機シミュレーション実験のために,Deep Intrinsic Co Regionalalization Multi-Output Gaussian Process (deepICMGP)サロゲートを提案する。 我々は、最先端のモデルに対してDeepICMGPをベンチマークし、その競争性能を実証した。 我々は、DeepICMGPにアクティブな学習戦略を組み込んで、シーケンシャルな設計タスクを最適化し、マルチ出力システムにおける情報入力位置を効率的に選択する能力を向上する。
• 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 Gaussian Processes (DGPs) are powerful surrogate models known for their flexibility and ability to capture complex functions. However, extending them to multi-output settings remains challenging due to the need for efficient dependency modeling. We propose the Deep Intrinsic Coregionalization Multi-Output Gaussian Process (deepICMGP) surrogate for computer simulation experiments involving multiple outputs, which extends the Intrinsic Coregionalization Model (ICM) by introducing hierarchical coregionalization structures across layers. This enables deepICMGP to effectively model nonlinear and structured dependencies between multiple outputs, addressing key limitations of traditional multi-output GPs. We benchmark deepICMGP against state-of-the-art models, demonstrating its competitive performance. Furthermore, we incorporate active learning strategies into deepICMGP to optimize sequential design tasks, enhancing its ability to efficiently select informative input locations for multi-output systems.
• Abstract（参考訳）: ディープガウス過程(Deep Gaussian Processs、DGP)は、その柔軟性と複雑な関数をキャプチャする能力で知られている強力な代理モデルである。 しかし、効率的な依存関係モデリングを必要とするため、それらをマルチアウトプット設定に拡張することは依然として困難である。 本稿では,複数の出力を含む計算機シミュレーション実験において,階層的コリージョン化構造を導入し,ICMを拡張したDeep Intrinsic Co Regionalalization Multi-Output Gaussian Process (deepICMGP) を提案する。 これにより、ディープICMGPは複数の出力間の非線形および構造的依存関係を効果的にモデル化し、従来のマルチ出力GPの重要な制限に対処することができる。 我々は、最先端のモデルに対してDeepICMGPをベンチマークし、その競争性能を実証した。 さらに,DeepICMGPに能動的学習戦略を組み込んで逐次設計タスクを最適化し,多出力システムにおける情報入力位置を効率的に選択する能力を向上させる。

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