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J-GLOBAL ID:202102273438315095   整理番号:21A1072358

Bayes最適設計のためのGauss過程に基づく期待情報ゲイン計算【JST・京大機械翻訳】

Gaussian Process Based Expected Information Gain Computation for Bayesian Optimal Design
著者 (4件):
資料名:
巻: 22  号:ページ: 258  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7179A  ISSN: 1099-4300  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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最適実験計画(OED)は効率的なBayes反転において非常に重要である。OED法のポピュラーな選択は,高価な尤度関数が典型的に含まれている期待情報利得(EIG)の最大化に基づいている。計算コストを減らすために,本研究では,EIGを効率的に計算するために,新しい二重ループBayesモンテカルロ(DLBMC)法を開発し,少数のサンプルだけを用いてその最大化器を得るために,Bayes最適化(BO)戦略を提案した。一様および正規分布に関するBayesモンテカルロのために,著者らの解析は,平均推定およびそれらの分散の限界に対する陽的表現を提供した。DLBMCとBOベースの最適設計の精度と効率を検証し,数値実験で実証した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  統計学 
引用文献 (47件):
  • Jones, M.; Goldstein, M.; Jonathan, P.; Randell, D. Bayes linear analysis for Bayesian optimal experimental design. J. Stat. Plan. Inference 2016, 171, 115-129.
  • Atkinson, A.; Donev, A.; Tobias, R. Optimum Experimental Designs, with SAS; Oxford University Press: Oxford, UK, 2007; Volume 34.
  • Bernardo, J.M.; Smith, A.F. Bayesian Theory; John Wiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2009; Volume 405.
  • Stuart, A.M. Inverse problems: A Bayesian perspective. Acta Numer. 2010, 19, 451-559.
  • Tarantola, A. Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation; SIAM: Philadelphia, PA, USA, 2005; Volume 89.
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