Wyszukiwarka
Abstrakt
This work proposes a novel adaptive global surrogate modeling algorithm which uses two neural networks, one for prediction and the other for the model uncertainty. Specifically, the algorithm proceeds in cycles and adaptively enhances the neural network-based surrogate model by selecting the next sampling points guided by an auxiliary neural network approximation of the spatial error. The proposed algorithm is tested numerically on the one-dimensional Forrester function and the two-dimensional Branin function. The results demonstrate that global surrogate modeling using neural network-based function prediction can be guided efficiently and adaptively using a neural network approximation of the model uncertainty.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (6)
-
Leifur Leifsson
-
Jethro Nagawkar
-
Laurel Barnet
-
Kenneth Bryden
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2022
- Opis bibliograficzny:
- Leifsson L., Nagawkar J., Barnet L., Bryden K., Kozieł S., Pietrenko-Dąbrowska A.: Global Surrogate Modeling by Neural Network-Based Model Uncertainty// / : , 2022,
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-031-08757-8_35
- Źródła finansowania:
-
- COST_FREE
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 77 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Efficient uncertainty quantification using sequential sampling-based neural networks
- P. Koratikere,
- L. Leifsson,
- S. Kozieł
- + 1 autorów
Neural Network-Based Sequential Global Sensitivity Analysis Algorithm
- Y. Liu,
- L. Leifsson,
- S. Kozieł
- + 1 autorów
Iterative Global Sensitivity Analysis Algorithm with Neural Network Surrogate Modeling
- Y. Liu,
- J. Nagawkar,
- L. Leifsson
- + 2 autorów
Constrained aerodynamic shape optimization using neural networks and sequential sampling
- P. Koratikere,
- L. Leifsson,
- S. Kozieł
- + 1 autorów