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来源：专知 本文 约1000字 ，建议阅读 5 分钟 本论文专注于开发可扩展且计算效率高的贝叶斯实验设计方法，以克服这些挑战。 获取高质量数据是科学和工程中的一大挑战。数据收集，无论是通过大规模在线调查还是精心进行的实验室实验，往往成本高、耗时且受限于资源有限。因此，设计最佳实验以收集信息丰富且有价值的数据，对于资源的有效分配以及最终做出更好的决策至关重要。 贝叶斯实验设计（BED）提供了一个原则性数学框架，用于设计实验以高效学习感兴趣的现象。本论文聚焦于信息论的贝叶斯实验设计，采用期望信息增益（EIG）作为设计标准。最大化 EIG 确保收集到的数据对于潜在的科学问题或假设是最具信息量的。这一方法有潜力显著提高数据采集的质量和效率，从而解决高成本、时间限制和资源有限等关键挑战。 尽管潜力巨大
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