2024-03-29T01:08:52Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001896422023-04-27T10:00:04Z01164:02735:09413:09496
マルチフィデリティな評価関数を活用した能動的レベルセット推定Active Level Set Etimation with Multi-fidelity EvaluationsjpnIBISML一般セッションhttp://id.nii.ac.jp/1001/00189554/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=189642&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.名古屋工業大学名古屋大学名古屋大学/科学技術振興機構名古屋大学岐阜大学/科学技術振興機構/理化学研究所名古屋工業大学/物質・材料研究機構/理化学研究所名古屋工業大学/科学技術振興機構/物質・材料研究機構竹野, 思温福岡, 準史塚田, 祐貴小山, 敏幸志賀, 元紀竹内, 一郎烏山, 昌幸未知の関数の入力空間に対して,関数値がある閾値より大きいか小さいかを分類する問題をレベルセット推定問題と呼ぶ.本論文では,レベルセットを推定したい真の関数に対して,観測コストが低い近似関数群を利用することができる場合を考える.真の関数とその近似関数群をマルチフィデリティガウス過程回帰によってモデル化し,分類に関して得られる情報量を指標とした能動的レベルセット推定手法を提案する.また,材料科学における計算モデルのパラメータ探索問題により,提案法の有効性を実証する.Level set estimation is a problem to identify a level set of an unknown function, which is defined by whether the function values are larger or smaller than a certain threshold. In practice, low cost approximate functions to the true function are often available. In this paper, we model the unknown true function and their approximate functions by multi-fidelity Gaussian process regression, based on which we propose an entropy-based active level set estimation method for cost-effective exploration. We demonstrate efficiency of our approach based on a parameter exploration problem in material science.AN10505667研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)2018-MPS-1181182018-06-062188-88332018-06-01