Submitted 10 July, 2024; originally announced July 2024. , Comments: 39 pages, 15 figures, code available at https://github.com/RichardGrumitt/KalmanMC
توضیحات به فارسی
10 ژوئیه 2024 ارسال شد.در ابتدا ژوئیه 2024 اعلام شد ، نظرات: 39 صفحه ، 15 شکل ، کد موجود در https://github.com/richardgrumitt/kalmanmc
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Ensemble Kalman Inversion (EKI) has been proposed as an efficient method for solving inverse problems with expensive forward models. However, the method is based on the assumption that we proceed through a sequence of Gaussian measures in moving from the prior to the posterior, and that the forward model is linear. In this work, we introduce Sequential Kalman Monte Carlo (SKMC) samplers, where we exploit EKI and Flow Annealed Kalman Inversion (FAKI) within a Sequential Monte Carlo (SMC) sampling scheme to perform efficient gradient-free inference in Bayesian inverse problems. FAKI employs normalizing flows (NF) to relax the Gaussian ansatz of the target measures in EKI. NFs are able to learn invertible maps between a Gaussian latent space and the original data space, allowing us to perform EKI updates in the Gaussianized NF latent space. However, FAKI alone is not able to correct for the model linearity assumptions in EKI. Errors in the particle distribution as we move through the sequence of target measures can therefore compound to give incorrect posterior moment estimates. In this work we consider the use of EKI and FAKI to initialize the particle distribution for each target in an adaptive SMC annealing scheme, before performing t-preconditioned Crank-Nicolson (tpCN) updates to distribute particles according to the target. We demonstrate the performance of these SKMC samplers on three challenging numerical benchmarks, showing significant improvements in the rate of convergence compared to standard SMC with importance weighted resampling at each temperature level. Code implementing the SKMC samplers is available at https://github.com/RichardGrumitt/KalmanMC.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
گروه وارونگی کالمن (EKI) به عنوان یک روش کارآمد برای حل مشکلات معکوس با مدلهای گران قیمت پیش رو ارائه شده است.با این حال ، این روش مبتنی بر این فرض است که ما از طریق دنباله ای از اقدامات گاوسی در حرکت از قبل از خلفی پیش می رویم و مدل رو به جلو خطی است.در این کار ، ما نمونه های متوالی Kalman Monte Carlo (SKMC) را معرفی می کنیم ، جایی که EKI را سوءاستفاده می کنیم و وارونگی کالمن (FAKI) را در یک طرح نمونه گیری متوالی مونت کارلو (SMC) برای انجام استنتاج کارآمد در مشکلات معکوس بیزی انجام می دهیم.FAKI برای آرامش ANSATZ گاوسی از اقدامات هدف در EKI ، از جریان عادی (NF) استفاده می کند.NFS قادر به یادگیری نقشه های غیرقابل برگشت بین یک فضای نهفته گاوسی و فضای داده اصلی هستند و به ما امکان می دهد تا به روزرسانی های EKI را در فضای نهفته NF Gaussianized انجام دهیم.با این حال ، Faki به تنهایی قادر به تصحیح فرضیات خطی مدل در EKI نیست.خطاهای موجود در توزیع ذرات همانطور که از طریق دنباله اقدامات هدف حرکت می کنیم ، بنابراین می تواند ترکیب شود تا تخمین های لحظه خلفی نادرست ارائه شود.در این کار ما استفاده از EKI و FAKI را برای اولیه سازی توزیع ذرات برای هر هدف در یک طرح بازپرداخت SMC سازگار ، قبل از انجام به روزرسانی های Crank-Nicolson (TPCN) برای توزیع ذرات با توجه به هدف ، در نظر می گیریم.ما عملکرد این نمونه بردارهای SKMC را در سه معیار عددی چالش برانگیز نشان می دهیم ، که نشان دهنده پیشرفت های قابل توجهی در میزان همگرایی در مقایسه با SMC استاندارد با اهمیت مجدد وزنی در هر سطح دما است.کد اجرای نمونه های SKMC در https://github.com/richardgrumitt/kalmanmc در دسترس است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
