Uncertainty quantification for model parameters and hidden state variables in Bayesian dynamic linear models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The quantification of uncertainty associated with the model parameters and the hidden state variables is a key missing aspect for the existing Bayesian dynamic linear models. This paper proposes two methods for carrying out the uncertainty quantification task: (a) the maximum a posteriori with the Laplace approximation procedure (LAP-P) and (b) the Hamiltonian Monte Carlo procedure (HMC-P). A comparative study of LAP-P with HMC-P is conducted on simulated data as well as real data collected on a dam in Canada. The results show that the LAP-P is capable to provide a reasonable estimation without requiring a high computation cost, yet it is prone to be trapped in local maxima. The HMC-P yields a more reliable estimation than LAP-P, but it is computationally demanding. The estimation results obtained from both LAP-P and HMC-P tend to the same values as the size of the training data increases. Therefore, a deployment of both LAP-P and HMC-P is suggested for ensuring an efficient and reliable estimation. LAP-P should first be employed for the model development and HMC-P should then be used to verify the estimation obtained using LAP-P.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle