Feb, 2024

基于条件正态流的概率贝叶斯最优实验设计

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TL;DR贝叶斯最佳实验设计寻求在预算限制下，通过贝叶斯框架中的实验数据更新系统的先验知识到其后验，具有计算挑战性，我们提出了一种新的联合优化方法，以有效、可伸缩和稳健的方式解决了贝叶斯最佳实验设计问题，在一个具有高维参数和观测值以及选择最有信息的观测的二进制掩模设计的实际磁共振成像数据采集问题中验证了方法的性能。
bayesian optimal experimental designinformative experimentoptimizationscalable conditional normalizing flowmri data acquisition problem
发现论文，激发创造
  • 变分贝叶斯最优实验设计与归一化流

    基于贝叶斯优化实验设计的理论，利用变分方法近似求解后验分布，使用正则化流降低 EIG 估计偏差，并通过梯度优化方法对变分参数和设计变量进行同时优化，其结果在两个基准问题和两个实际应用中验证了方法的有效性。

    Apr, 2024

  • 面向目标的贝叶斯最优非线性模型实验设计中的马尔可夫链蒙特卡洛方法

    采用基于贝叶斯方法的计算框架，通过最大化信息增益来确定在非线性观测和预测模型下，最优实验设计以提高感兴趣的预测量的精确度。

    Mar, 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

  • 变分贝叶斯最优实验设计

    本文介绍了一种基于模型推理的方法来估计 Bayesian 最优实验设计中的信息获取量，并通过多个实验展示了该方法相较于之前的方法具有更快速度和更准确的结果。

    Mar, 2019

  • 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

  • 使用近似动态规划的序贯贝叶斯最优实验设计

    本文介绍了用于顺序试验的最优设计策略，并且使用贝叶斯推断的信息理论设计目标针对参数推断进行了 sOED 问题的严谨公式化。同时，研究了具有连续参数，设计和观测空间的非线性设计的数字方法，并利用探索和利用来提高状态空间中经常访问区域的逼近精度。最后，文中展示了对非线性源反演问题的优势。

    Apr, 2016

  • 基于强化学习的变分顺序最优实验设计

    提出了一种基于贝叶斯框架的变分顺序最优实验设计新方法，采用变分逼近估计期望效用的下界估计来解决最优设计策略，并采取策略梯度方法来优化模型参数和加快收敛速度，旨在优化设计有限序列实验问题，针对参数推断、模型鉴别和面向目标的预测等问题具有实际应用价值。

    Jun, 2023

  • TO-FLOW：具有时间优化的连续归一化流和移动速度伴随的高效算法

    该研究提出了一种使用坐标下降和进化时间优化相结合的方法对神经常微分方程进行训练，以加速训练速度和提高稳定性，并在基准模型的基础上展示了更好的性能。

    Mar, 2022

  • 通过干预主动学习连续时间贝叶斯网络

    本文提出一种基于变分近似的实验设计新准则，用于从时域数据中学习连续时间贝叶斯网络 (CTBN) 的结构和参数，通过求解 CTBN 的 Master 方程取代对实验结果的采样以缓解高维度实验中的计算负担，并将模型扩展到条件 CTBN 以更好地处理干预序列推荐等问题。

    May, 2021

  • 用于基于模拟推断的随机梯度贝叶斯最优实验设计

    本研究通过互信息边界建立了基于比率的模拟推理和基于随机梯度的变分推理之间的重要联系，将 Bayesian Optimal Experimental Design 方法扩展到 SBI 应用程序中，实现了实验设计和摊销推理函数的同时优化。

    Jun, 2023