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通过区块自助法对差分隐私随机梯度下降进行不确定性量化
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
混合神经可微模型（Hybrid Neural Differentiable Models）结合了物理学的数值表示和深度神经网络，提供了强大的预测能力，并在数据驱动的复杂物理系统建模方面显示出巨大潜力。DiffHybrid-UQ是一种新方法，用于有效和高效地传播和估计混合神经可微模型中的不确定性。
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关键要点
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混合神经可微模型结合了物理学数值表示和深度神经网络，增强了预测能力。
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这些模型在数据驱动的复杂物理系统建模方面展现出巨大潜力。
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量化来自多个来源的内在不确定性是一个重要挑战。
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引入了新方法DiffHybrid-UQ，用于有效传播和估计混合神经可微模型中的不确定性。
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DiffHybrid-UQ利用深度集成贝叶斯学习和非线性变换的优势。
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该方法能够识别和量化数据噪声和模型形式偏差引起的认知不确定性。
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在贝叶斯模型平均框架下，通过混合神经模型建模随机噪声。
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使用无损变换实现混合模型中的非线性函数的不确定性传播。
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采用随机梯度下降轨迹估计认知不确定性，为后验分布提供实用近似。
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DiffHybrid-UQ框架设计考虑实施简单性和高可扩展性，适用于并行计算环境。
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通过常微分方程和偏微分方程问题展示了所提出方法的优势。
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