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ensemble kalman inversion
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随机算法的超参数优化:以随机特征为例的案例研究
基于随机算法和集合卡尔曼反演的随机特征回归 (RFR) 的随机目标函数为矢量值随机特征的超参数优化引入了一种新的黑盒方法,该方法在多个对超参数选择敏感的问题中展示了成功,包括两个全局敏感性分析、在混沌动力学系统中进行集成和从大气动力学解决贝
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6 days ago
深度网络的集合卡尔曼逆问题中的不确定性量化
基于 DeepONet 的运算器学习,通过利用 Ensemble Kalman Inversion (EKI) 方法,提出了一种高效的不确定性量化方法,以应对在具有有限和嘈杂数据的实际应用中的不确定性挑战。
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4 months ago
ICML
使用集合卡尔曼反演的神经 ODE 无梯度训练在系统识别和控制中的应用
本篇研究使用 Ensemble Kalman inversion 方法来训练神经常数方程(neural ODEs)用于系统辨识和控制,并发现 EKI 是一种高效的优化方法,其运行时和解决方案的质量与常用的基于梯度的优化器相当竞争力。
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a year ago
使用贝叶斯反演进行平面曲线注册
本研究采用 LDDMM functional 描述曲线的运动,在此基础上通过 Hamilton's equations 采用 Wu-Xu 元素求解曲线匹配问题,再利用贝叶斯反演解决动量问题,并采用集合 kalman 反演确认该方法可行。
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a year ago
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