optimal experimental design | BriefGPT

关键词optimal experimental design

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参数估计问题的深度最优实验设计
使用深度学习作为似然无关估计器进行训练，以显著简化设计过程并避免非线性系统中固有的计算昂贵的二级优化问题，从而改善参数估计问题的恢复过程。
PDF14 days ago
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。
PDF3 months ago
MM项目反应理论的摊还设计优化
通过在 Item Response Theory 中引入 amortised experimental design 和 Deep Reinforcement Learning 方法，能够高效地提取学生能力和测试题目特征，以及在实时中考虑实
PDFa year ago
使用深度强化学习进行 X 射线 CT 的序列实验设计
采用深度强化学习方法解决了优化实验设计问题，以选择最具信息量的扫描角度，从而在 CT 中实现少角度成像。
PDFa year ago
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
PDFa year ago
再生核希尔伯特空间中线性泛函的实验设计
研究最优实验设计，针对再生核希尔伯特空间（RKHS）中的线性泛函估计，提供了构建偏差感知设计的算法，并推导出在次高斯噪声下的固定和自适应设计的非渐进置信集，使得可以高概率地证明具有有界误差的估计。
PDF2 years ago
基于策略的贝叶斯实验设计用于不可微分的隐式模型
介绍了一种基于强化学习的最优实验设计方法，通过改进基于策略的贝叶斯最优实验设计方法，将其重构为一个基于马尔可夫决策过程的奖励函数计算模型，使用无损信息下限来学习策略，提供了快速的离线实验设计方案，适用于非可微隐含模型的模拟实验优化设计。
PDF2 years ago
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
PDF8 years ago
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。
PDF12 years ago
从干预数据中主动学习因果模型的两种最优策略
本文提出了两种基于最优实验设计策略的主动学习方法，用于求解因果 DAG 的最优干预目标，以改进因果 DAG 的边缘识别。其中第二种策略在多项式时间内得到任意大小的最小目标集，保证因果 DAG 的全识别。在模拟研究中，两种主动学习方法与随机干
PDF12 years ago
基于谱函数的极大次模覆盖问题的近似算法及其在实验设计中的应用
研究一族由参数 p（在 [0,1] 之间）定义的组合优化问题，该问题涉及应用于正半定矩阵的谱函数，并在最优实验设计理论中有一些应用。通过建立矩阵不等式，我们证明了贪心算法总是能够找到近似最优解，而且我们证明了一种舍入程序，其近似系数随着 p
PDF14 years ago
多响应实验的最优设计计算简化为二阶锥规划
本文将 Elfving 定理扩展到多响应实验的情况，并证明了多响应设计问题可通过二阶圆锥规划的方法得到 $c-,A-,T-$ 和 $D-$ 优化设计；同时研究了模型强健的 $c-$ 优化，证明了几何均值可以有效地计算模型强健设计，并且优化条
PDF15 years ago