Using MMD GANs to correct physics models and improve Bayesian parameter estimation
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian parameter estimation methods are robust techniques for quantifying properties of physical systems which cannot be observed directly. In estimating such parameters, one first requires a physics model of the phenomenon to be studied. Often, such a model follows a series of assumptions to make parameter inference feasible. When simplified models are used for inference, however, systematic differences between model predictions and observed data may propagate throughout the parameter estimation process, biasing inference results. In this work, we use generative adversarial networks (GANs) based on the maximum mean discrepancy (MMD) to learn small stochastic corrections to physics models in order to minimize inference bias. We further propose a hybrid training procedure utilizing both the MMD and the standard GAN objective functionals. We demonstrate the ability to learn stochastic model corrections and eliminate inference bias on a toy problem wherein the true data distribution is known. Subsequently, we apply these methods to a mildly ill-posed inference problem in magnetic resonance imaging (MRI), showing improvement over an established inference method. Finally, because 3D MRI images often contain millions of voxels which would each require parameter inference, we train a conditional variational autoencoder (CVAE) network on the corrected MRI physics model to perform fast inference and make this approach practical.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».