生物信号应用中机器学习的不确定性量化 -- 综述

Nov, 2023

生物信号应用中机器学习的不确定性量化 -- 综述

Uncertainty Quantification in Machine Learning for Biosignal Applications -- A Review

Ivo Pascal de Jong, Andreea Ioana Sburlea, Matias Valdenegro-Toro

TL;DR深度学习中不确定性量化与生物信号融合的研究现状、方法、不足和理论框架的综述。

Abstract

uncertainty quantification (UQ) has gained traction in an attempt to fix the black-box nature of deep learning. Specifically (medical) biosignals such as electroencephalography (EEG), electrocardiography (ECG), e

uncertainty quantification deep learning biosignal machine learning (medical) biosignals

发现论文，激发创造

深度学习中的不确定性量化综述：技术、应用与挑战

本研究回顾了当前深度学习中不确定性量化（UQ）方法的最新进展，其应用于计算机视觉，医学图像分析，自然语言处理等领域，并调查了这些方法在强化学习中的应用。接着，我们概述了 UQ 方法的几个重要应用，并简要概述了 UQ 方法面临的基本研究挑战，讨论了未来在此领域的研究方向。

Nov, 2020

机器学习中的不确定性量化 - 工程设计与健康预测教程

本篇研究论文重点介绍了机器学习模型中的不确定性量化方法，特别关注神经网络以及在工程设计和医疗领域的应用。通过介绍多种不确定性量化方法和计量标准，本篇论文旨在帮助提高机器学习模型的安全性和可靠性，同时提供两个具体案例：锂离子电池寿命预测和涡轮发动机剩余使用寿命预测。

May, 2023

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

使用神经网络进行分子性质预测的不确定性量化

文章通过对 5 个基准数据集的系统评估，研究不同的不确定性量化方法在回归任务中的性能表现，发现没有一种方法完全优于其他方法，也没有一种特别可靠的错误排名。作者建议在已有的技术中进行选择。

May, 2020

你确定吗？分析面向实际语音情感识别的不确定性量化方法

使用简单的 UQ 方法，结合额外的 OOD 数据训练可以大大改善语音情感识别中因常见挑战如信号污染、语音缺失而导致的不确定性。

Jul, 2024

科学机器学习中的不确定性量化：方法、指标和比较

本文介绍了一个包含不确定性建模、解法和评估的完整框架，用于量化神经网络中包括噪声、有限数据、超参数、过度参数化、优化和采样误差及模型错误等多源的误差和不确定性，特别关注向无限维函数空间中的偏微分方程和操作映射的学习，包括一个在原型问题上进行的广泛的比较研究。

Jan, 2022

深度不确定性：比较深度学习算法中的不确定性量化方法

本文研究比较了在一个物理系统的背景下，深度学习算法的不确定性量化方法，包括贝叶斯神经网络，Concrete Dropout 和 Deep Ensembles，并探讨了它们的优缺点，结果为使用和解释不确定性量化方法提出了一些建议。

Apr, 2020

基于可解释性的高能物理人工智能不确定性量化

本文论述了在高能物理方面进行人工智能（AI）应用时如何物理地和统计地解释不确定性，并列举了一些现有的方法和推荐方向。

Aug, 2022

医学图像分析中的不确定性量化综述：概率和非概率方法

综合机器学习医疗模型在临床实践中的应用仍然不理想，缺乏证据证明其可靠性进而限制了其广泛应用。本文综述了用于各种医学图像任务中开发的机器学习模型的不确定性量化方法，包括概率和非概率方法，以全面调研与不确定性量化相关的研究。该综述对医学图像的分析和医学应用以及相应的不确定性评估协议进行了讨论，并强调了未来的研究方向。整体上，本综述旨在帮助临床和技术领域的研究人员快速而深入地了解医学图像分析机器学习模型中的不确定性量化研究。

Oct, 2023

利用人工智能不确定性量化改善人类决策

提供 AI 预测信息以及 UQ 信息可以改善人类决策能力，并且这种益处可以在各种 UQ 表示方式中普遍适用。

Sep, 2023