arXiv stat.ML· Hang Ye, Yi Liu, Haipeng Xing·· 6 天前AI 评分25
QD-PINN：基于物理信息神经网络的高维扩散贝叶斯最速检测方法
QD-PINN:A Physics-Informed Neural Network Approach to Bayesian Quickest Detection in High-Dimensional Diffusions
AI 导读
QD-PINN 框架提出利用物理信息神经网络估计高维扩散过程贝叶斯最速检测的最优停止边界，以克服维度灾难。理论上，该工作建立了自由边界 PDE 与无限维随机优化问题的新等价性，为有限维神经网络逼近提供依据。实验通过深度集成和蒙特卡洛 Dropout 量化不确定性，证明其边界估计稳定、变异性低，且与参考数值解高度吻合。
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