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  1. 121 数理科学研究科
  2. 数理科学実践研究レター
  1. 0 資料タイプ別
  2. 60 レポート類
  3. 061 ディスカッションペーパー

数値シミュレーションモデルの効率的学習に向けた適応サンプリング手法の検討

https://doi.org/10.15083/0002008221
https://doi.org/10.15083/0002008221
f870afac-1c61-46e3-94c3-2eef17a5bd33
名前 / ファイル ライセンス アクション
LMSR2023-6.pdf LMSR2023-6.pdf (487.6 KB)
Item type テクニカルレポート / Technical Report(1)
公開日 2022-11-30
タイトル
タイトル 数値シミュレーションモデルの効率的学習に向けた適応サンプリング手法の検討
言語 ja
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
タイプ technical report
ID登録
ID登録 10.15083/0002008221
ID登録タイプ JaLC
著者 安藤, 大悟

× 安藤, 大悟

ja 安藤, 大悟
東京大学

en Ando, Taigo
The University of Tokyo

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平松, 遼太

× 平松, 遼太

ja 平松, 遼太
ダイキン工業株式会社

en Hiramatsu, Ryota
DAIKIN INDUSTRIES, LTD.

Search repository
著者所属
言語 ja
著者所属 東京大学大気海洋研究所
著者所属
言語 ja
著者所属 ダイキン工業株式会社
著者所属
言語 en
著者所属 Atmosphere and Ocean Research Institute, The University of Tokyo
著者所属
言語 en
著者所属 DAIKIN INDUSTRIES, LTD.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究では、シミュレーションモデルの結果を機械学習モデルに学習させる場合を念頭に、適応サンプリング手法を利用することで応答曲面モデルの学習速度がどのように変化するのかを調べた。入力変数が多い場合や非線形性があまり大きくない場合には適応サンプリングがあまり有効ではないことが示されたが、手法の改良によってサンプリングの効率が向上する可能性が示唆された。
言語 ja
書誌情報 ja : 数理科学実践研究レター

巻 LMSR2023-6, 発行日 2023-03-30
出版者
出版者 東京大学大学院数理科学研究科
言語 ja
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Ver.1 2023-11-30 07:29:49.532643
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