English(EN) Forecasting Multiple Observables with SCROLL: Score-Trained Uncertainty for Stochastic Dynamics

SCROLL 方法通过学习到的不确定性改进了随机动力学的预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-27 04:00

研究人员开发了 SCROLL，一种用于随机动力学系统中多可观测值预测的新颖方法。与平衡每个任务损失的传统方法不同，SCROLL 将不同可观测值的似然组合到一个共享骨干上，从而可以学习单位依赖性损失缩放的参数化。该方法在明确指定的系统上准确预测方差，并在更复杂、异方差的系统中分离输入依赖性方差。在实际空气质量数据上，SCROLL 在负对数似然和校准方面表现出卓越的性能，优于经过调优的基线方法。 AI

影响这项研究可能导致在气候科学和金融等领域的复杂系统更准确、更有效的预测模型。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Pavel Prochazka · 2026-08-27 04:00

使用 SCROLL 预测多个可观测值：用于随机动力学的得分训练不确定性

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