Abstrakt. Konstruktioner av mikroelektromekaniska anordningar måste vara robusta mot variationer i massproduktionen. Datorexperiment med tiotals parametrar används för att utforska systemets beteende, och för att beräkna känslighetsmått som förväntningar över indatadistributionen. Monte Carlo metoder är en enkel metod för att uppskatta dessa integraler, men de är ogenomförbara när modellerna är beräkning dyrt. Med hjälp av en Gaussian processer tidigare, kan dyra simuleringskörningar sparas. Denna Bayesianska kvadratur möjliggör ett aktivt urval av ingångar där simuleringen lovar att vara mest värdefull, och antalet simuleringskörningar kan minskas ytterligare. Vi presenterar ett aktivt inlärningssystem för känslighetsanalys som är strikt härledd från motsvarande Bayesian förväntade förlust. På tre helt presenterade, högdimensionella fysiska modeller av elektromekaniska sensorer, visar vi att inlärningshastigheten i det aktiva lärandet är betydligt bättre än för passivt lärande.
REF använde en Bayesian aktiv inlärningsteknik för att hjälpa till att analysera mikromekaniska sensorer.
Bayesian Active Learning for Sensitivity Analysis
{'venue': 'PROCEEDINGS OF THE ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}