uq-vae病毒 swMATH ID: 43729 软件作者： Hwan Goh、Sheroze Sheriffdeen、Jonathan Wittmer、Tan Bui-Thanh 描述： 通过变分自动编码器解决贝叶斯反问题。近年来，机器学习领域在模拟真实世界数据生成过程方面取得了显著进展。这种成功的一个显著例子是变分自动编码器（VAE）。在这项工作中，通过视角上的一个小转变，我们将VAE用于不同的目的：科学反问题中的不确定性量化。我们引入UQ-VAE：一种灵活、自适应的混合数据/模型信息框架，用于训练神经网络，能够快速建模代表未知参数的后验分布。具体地说，从基于发散的变分推理出发，我们的框架得到了推导，使得科学反问题中通常存在的大多数信息都能在训练过程中得到充分利用。此外，该框架包括一个可调超参数，允许选择后验模型和目标分布之间的距离概念。这在控制优化如何指导后验模型的学习方面引入了更大的灵活性。此外，该框架具有通过学习后验不确定性而产生的固有自适应优化特性。 主页： https://arxiv.org/abs/1912.04212 源代码： https://github.com/HwanGoh/ux-vae 依赖项： 蟒蛇 关键词： arXiv_状态ML;arXiv_cs。LG公司;arXiv_eess（_E）。四、;机器学习;不确定性的量化;贝叶斯反问题;可变自动编码器 相关软件： FEniCS公司;坚果;Wasserstein甘;NeuralUQ公司;TensorFlow公司;FCLIB公司;红色工具箱;混沌间谍;k波;NVAE公司;亚当;DGM公司;f-甘氨酸;MNIST公司;PhyGeoNet（物理地理网）;日本宇宙航空公司;旋转 引用于： 6文件 全部的 前5名17位作者引用 2 迈克尔·萨克斯（Michael S.Sacks）。 1 桑德·博特（Sander M.Bohte）。 1 谭伯坦 1 Minseok Choi先生 1 克里斯蒂安·古德布雷克 1 大卫·S·李。 1 什鲁蒂·莫蒂维尔 1 穆克，尼古拉·T·。 1 阿萨德·A·奥贝拉伊。 1 Oosterlee，Cornelis Willebrordus公司 1 德鲁夫·帕特尔。 1 雷，深 1 Teemu Sahlström 1 本杰明·桑德斯 1 小腿，Hyomin 1 塔瓦恩、坦贾 1 张文波 4篇连载文章中引用 三 应用力学与工程中的计算机方法 1 计算机与数学及其应用 1 计算物理杂志 1 SIAM成像科学杂志 全部的 前5名在6个字段中引用 三 统计学（62-XX） 三 计算机科学（68至XX） 2 概率论与随机过程（60-XX） 2 数值分析（65-XX） 2 可变形固体力学（74-XX） 2 生物学和其他自然科学（92-XX） 按年份列出的引文