Tempered particle filters for non-linear model selection and uncertainty quantification of highly informative seabed data
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge about seabed properties is important for many geoscientific and navy applications, such as sediment transport, sonar performance prediction, and detection of unexploded ordnance. Bayesian model selection and uncertainty estimation have been shown to provide detailed, quantitative seabed knowledge that is valuable for these applications. However, the extreme computational cost limits the utility of Bayesian methods for increasingly common big data sets. Here, we consider geoacoustic reflectivity surveys based on towed source and receiver arrays. Such systems produce thousands of data sets with high information content that require non-linear inversion along tracks many kilometers in length and cannot be analyzed by standard Bayesian sampling. A particle filter that includes reversible jump Markov chain Monte Carlo updates is applied here for efficient posterior probability estimation. Efficiency is improved by likelihood tempering of various particle subsets and including information exchange within the particle cloud. The tempering applies to reversible jump updates and leads to significantly improved exploration of the trans-dimensional seabed model which accounts for changes in the number of sediment layers and their properties along the track. For challenging track sections, where data change abruptly, the particle cloud is resampled to increase the number of tempered particles. [Work supported by the U.S. Dept. of Defense, through SERDP, and by ONR Ocean Acoustics.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».