arXiv · Machine Learning· Philipp Pilar, Markus Heinonen, Niklas Wahlstr\"om·2026-10-28 12:00· 13 小时前AI 评分39

用于物理信息神经网络贝叶斯推断的排斥集成

Repulsive Ensembles for Bayesian Inference in Physics-informed Neural Networks

AI 导读

研究提出物理信息神经网络排斥集成方法 RE-PINN，用于微分方程逆问题中的贝叶斯推断与不确定性估计。该方法在损失函数中加入排斥项，集成成员趋于无穷时预测对应真实贝叶斯后验；实验显示，它比标准集成提供更准确的不确定性估计和更高的样本多样性，并能在低维问题中准确推断后验。