Divide-and-conquer DNN approach for the inverse point source problem using a few single frequency measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We consider the inverse problem to determine the number and locations of acoustic point sources from single low-frequency partial data. The problem is particularly challenging in the sense that the data is available only at a few locations which span a small aperture. Integrating the deep neural networks (DNNs) and Bayesian inversion, we propose a divide-and-conquer approach by dividing the inverse problem into three subproblems. The first subproblem is to determine the number of point sources, which is formulated as a common machine learning task—classification. A simple DNN is proposed and trained to predict the numbers of the point sources. The second subproblem is to reconstruct the (approximate) locations of the point sources. We formulate the problem as a nonlinear function with the input being the measured data and the output being a carefully elaborated location vector. Then a second DNN is proposed to learn the mapping and predict the location vector effectively. The location vector is post-processed to provide an indicator (image) function for the (approximate) locations of the point sources. The third subproblem is to improve the accuracy of the location prediction, for which we employ a Bayesian inversion algorithm. This divide-and-conquer approach can effectively treat both phase and phaseless data as demonstrated by various examples.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».