Jun, 2022

利用人工神经网络学习不确定性以改进预测性流程监控

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TL;DR研究了使用贝叶斯神经网络中的可学习不确定性来训练预测过程监控模型，以预测剩余时间和结果，并得出结论认为这种不确定性估计可以区分更精确和不太精确的预测，从而提高了用户对于这种预测系统的信心，在合作和以较小的数据集进行更早的实施方面具有潜在的可应用性。
artificial neural networksmodel uncertaintyobservational uncertaintypredictive process monitoringconfidence intervals
发现论文，激发创造
  • 深度学习不确定性估计的通用框架

    提出了一种用基于贝叶斯信任网络和蒙特卡罗采样的方法来对神经网络进行不确定性估计，这个方法具有与神经网络结构和任务无关，不需要优化进程的更改，能够应用于已经训练好的结构，有效地提高了准确性。

    Jul, 2019

  • 深度神经网络中的不确定性调查

    本文对神经网络不确定性估计进行了全面的概述和介绍，包括模型不确定性和数据不确定性，并介绍了通过确定性神经网络、贝叶斯神经网络、神经网络集合和测试时间数据增强方法来建模这些不确定性的方法。此外，还讨论了不确定性方面的实际应用中存在的挑战和限制，以及未来工作的展望。

    Jul, 2021

  • 使用深度集成实现简单且可扩展的预测不确定性估计

    本研究提出了一种替代贝叶斯 NN 的简单实现方法，其能够产生高质量的预测不确定性估计，并在分类和回归数据集上进行了实验以证明这一点。此外，研究还评估了在已知和未知数据分布下的预测不确定性，并证明该方法能够在超出分布的样本上表现出更高的不确定性，同时在 ImageNet 上证明了该方法的可扩展性。

    Dec, 2016

  • 不确定性解释性：神经网络的可信决策

    机器学习模型中的不确定性是一个关键特征，尤其在神经网络中更为重要，因其倾向于过于自信。本研究提出了一个通用的不确定性框架，将不确定性估计定位为可解释的人工智能技术，并引入分类与拒绝机制以减少错误分类，同时应用于教育数据挖掘中的神经网络案例研究，提高模型在操作研究中决策任务中的可信度与行动性。

    Mar, 2024

  • 用于基于风险决策的深度学习分类中的离散输入噪声量化不确定性

    深度神经网络在风险决策中的应用受到广泛关注，已在医学、金融、制造和质量控制等领域取得广泛应用。本文提出了一种数学框架，用于量化深度神经网络模型的预测不确定性，特别针对含有离散特征变量的表格数据集。通过对结核病患者在治疗过程中的预测进行案例研究，结果表明在一定风险水平下，我们能够识别出风险敏感的情况，这些情况容易因为预测器中的误差而被错误分类。与蒙特卡洛丢弃法相比，我们提出的框架更加关注误分类的情况。我们的提出的深度学习不确定性量化框架可在存在离散预测误差的应用中支持基于风险的决策。

    Oct, 2023

  • 利用先验网络进行预测不确定性估计

    该研究提出了一种名为 Prior Networks（PNs）的框架来模型化分类任务中的数据和分布不确定性，并在 MNIST 数据集上实现了对 OOD 样本的识别和误分类的检测，与之前的方法相比，PNs 具有更好的表现。

    Feb, 2018

  • 对复杂动态系统中认识不确定性和随机不确定性量化的机器学习架构评估

    本研究比较了多种机器学习技术的 UQ 准确性，并对两个模型（船只在波浪中的运动和 Majda-McLaughlin-Tabak 模型）进行了应用。

    Jun, 2023

  • 自然语言处理任务中的不确定性量化

    本论文提出了新方法来研究自然语言处理（NLP）任务中表征模型和数据不确定性的好处，通过在卷积和循环神经网络模型上的实证实验，展示了明确建模不确定性不仅有利于测量输出置信水平，而且对于提升各种 NLP 任务中的模型表现也是有用的。

    Nov, 2018

  • 深度学习的不确定性量化

    提供了深度学习的完整且具有统计一致性的不确定性量化，包括源自（1）新的输入数据，（2）训练和测试数据，（3）神经网络的权重向量和（4）神经网络本身的不确定性。

    May, 2024

  • 迈向无偏随机不确定性估计的一步

    该研究提出了一种新的数据不确定性估计方法，通过主动去噪处理观察数据，以更准确地近似实际数据不确定性。实验证明，与标准方法相比，我们提出的方法更接近实际数据不确定性。

    Dec, 2023