Mar, 2018

使用耦合辅助模型和多元仿真的贝叶斯实验设计：面对难以处理的似然模型

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TL;DR提出一种基于多元高斯过程模拟和 Copula 方法相结合的策略，用于寻找涉及参数估计和模型比较实验目标的困难似然模型的 Bayesian 设计。
bayesian designexpected utilityintractable likelihood modelsmultivariate gaussian process emulatorscopula-based approach
发现论文，激发创造
  • 隐式模型的高效贝叶斯实验设计

    本文提出了一个新的实验设计框架，用于解决隐式模型中的优化资源分配问题，采用了先前不可行的参数和数据之间的互信息作为效用函数，并使用基于贝叶斯优化的方法解决最优设计问题。

    Oct, 2018

  • 寻找最优 Bayesian 实验设计的自然选择启发式算法

    我们提出了一种适用于一般优化问题的高效搜索启发式算法，特别针对 Bayesian 最优实验设计问题，并通过评估死亡，药物动力学和逻辑回归模型的最优 Bayesian 实验设计来展示其优越性，作为中等规模设计问题（即大约 40 个维度）的计算高效性替代方法。

    Mar, 2017

  • 贝叶斯最优实验设计中的度量标准在模型不准确性下的应用

    本文介绍了一种扩展的贝叶斯决策实验设计框架，不仅考虑了传统的期望信息增益准则，还引入了期望一般信息增益和期望鉴别信息等准则，以量化模型差异的稳健性和实验检测模型差异的能力。通过应用于一个带有模型差异的弹性质量阻尼系统和 F-16 模型的场景中，展示了该框架的功能。

    Apr, 2023

  • 通过互信息神经估计的贝叶斯隐式模型实验设计

    对于内隐随机模型，在数据生成分布复杂度很高但采样是可能的情况下，我们应当采用贝叶斯实验设计来最大限度地提高数据与参数变量之间的互信息，并利用基于神经网络的互信息估计来处理计算成本较高的难题，并在模拟研究中展示其可行性。

    Feb, 2020

  • 贝叶斯反问题鲁棒 A - 最优实验设计

    为贝叶斯反演问题设计最优实验设计方案的一个高效算法方法，使最优设计对反问题的要素的错误估计具有鲁棒性。具体而言，我们考虑一种针对不确定或错误估计参数的最坏情况方法，提出了一种优化这些目标的算法方法，进行了深入的数值实验，以验证和分析所提出的方法。

    May, 2023

  • 基于最优模拟的贝叶斯决策

    通过学习预期效用（或其分布）作为动作和数据空间的函数的代理模型，我们提出了一个高效计算在难以计算的似然函数下的最优贝叶斯决策的框架。我们利用基于模拟的推断和贝叶斯优化的最新进展，开发了主动学习方案来选择参数和动作空间中要模拟的位置，从而尽可能少地进行模拟来学习最优动作。该框架非常高效，通常需要的模型调用次数比相关的后验推断任务少，并且比基于蒙特卡洛方法的方法高出 100-1000 倍。我们的框架为进行贝叶斯决策提供了新的能力，特别是在似然函数难以处理且模拟昂贵的挑战性领域。

    Nov, 2023

  • 贝叶斯自适应校准与最优设计

    这篇论文介绍了一种基于贝叶斯自适应实验设计的数据高效算法，用于校准自然现象的计算机模型，并展示了该方法在人工合成数据和真实数据问题中相比其他方法的优势。

    May, 2024

  • 贝叶斯实验设计中基于梯度的随机优化方法

    本文从贝叶斯角度研究非线性系统的最优实验设计问题，提出了基于梯度的随机优化方法，并通过传感器放置问题的数值试验证明了该方法的性能。

    Dec, 2012

  • 设计贝叶斯最优实验的统一随机梯度方法

    本文提出了一种全概率梯度方法来解决贝叶斯最优实验设计的问题，该方法利用变分下界来进行预期信息增益的优化，并提供多种变分目标，最终表现出比现有方法在高维设计优化中更有效的性能。

    Nov, 2019

  • 使用机器学习设计最优行为实验

    本研究提供了有关利用 BOED 及机器学习寻找可为任何类型的可模拟数据的模型提供最佳实验的教程，以及如何使用此过程的副产品快速、简便地评估模型及其参数与真实实验数据的方法，并利用模拟和真实实验验证了所提出方法的有效性。

    May, 2023