arXiv · ML· Mars Liyao Gao, Yuxuan Bao, Amy S. Rude, Xingyue Zhang, Xinwei Shen, J. Nathan Kutz·· 8 小时前AI 评分23
UQ-SHRED：通过 engression 对浅层递归解码器网络进行稀疏感知不确定性量化
UQ-SHRED: uncertainty quantification of shallow recurrent decoder networks for sparse sensing via engression
AI 导读
UQ-SHRED 是一种分布学习框架，为稀疏感知中的 SHRED 架构提供不确定性量化，支持湍流和大气动力学等复杂系统。 它利用基于神经网络的 engression 学习空间状态预测分布，仅需在输入端注入随机噪声，无需重新训练或额外网络结构。 该方法在合成与真实数据集上提供了校准良好的置信区间，降低了计算开销。
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