物理学に基づく逆問題における事後推論のための条件付きGANの有効性と一般化可能性【JST・京大機械翻訳】

Ray Deep; Ramaswamy Harisankar; Patel Dhruv V.; Oberai Assad A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205416984110 整理番号：22P0290385

物理学に基づく逆問題における事後推論のための条件付きGANの有効性と一般化可能性【JST・京大機械翻訳】

The efficacy and generalizability of conditional GANs for posterior inference in physics-based inverse problems

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発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,物理ベースBayes推論問題の事後から効率的にサンプリングするために,条件付きWaserstein生成広告ネットワークを訓練した。発電機は,条件付きインスタンス正規化を用いて注入された潜在情報を用いて,U-Netアーキテクチャを用いて構築される。前者はマルチスケール逆写像を容易にするが,後者は測定の次元から潜在空間次元のデカップリングを可能にし,U-Netのすべてのスケールで確率を導入する。PDEベース逆問題を解き,推定場における不確実性の定量化における提案アプローチの性能を実証した。さらに,発電機は,自然の局所的である逆写像を学習でき,次に,分布外サンプルで試験するとき,一般化可能性を促進することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , システム・制御理論一般

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