論文の概要: Distributed, partially collapsed MCMC for Bayesian Nonparametrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05591v3
• Date: Wed, 4 Mar 2020 13:57:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 05:55:48.975801
• Title: Distributed, partially collapsed MCMC for Bayesian Nonparametrics
• Title（参考訳）: ベイズ非パラメトリックのための分散部分崩壊MCMC
• Authors: Avinava Dubey, Michael Minyi Zhang, Eric P. Xing, Sinead A. Williamson
• Abstract要約: ディリクレ法やベータ・ベルヌーリ法のようなモデルでよく用いられる完全無作為測度は独立な部分測度に分解可能であるという事実を利用する。 この分解を用いて、潜在測度を、インスタンス化された成分のみを含む有限測度と、他のすべての成分を含む無限測度に分割する。 得られたハイブリッドアルゴリズムは、収束保証を犠牲にすることなくスケーラブルな推論を可能にすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.5279360794418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian nonparametric (BNP) models provide elegant methods for discovering underlying latent features within a data set, but inference in such models can be slow. We exploit the fact that completely random measures, which commonly used models like the Dirichlet process and the beta-Bernoulli process can be expressed as, are decomposable into independent sub-measures. We use this decomposition to partition the latent measure into a finite measure containing only instantiated components, and an infinite measure containing all other components. We then select different inference algorithms for the two components: uncollapsed samplers mix well on the finite measure, while collapsed samplers mix well on the infinite, sparsely occupied tail. The resulting hybrid algorithm can be applied to a wide class of models, and can be easily distributed to allow scalable inference without sacrificing asymptotic convergence guarantees.
• Abstract（参考訳）: ベイズ非パラメトリック(BNP)モデルは、データセット内の下層の潜在的特徴を発見するためのエレガントな方法を提供するが、そのようなモデルにおける推論は遅くなる。 ディリクレ法やベータ・ベルヌーリ法のようなモデルでよく用いられる完全無作為測度は独立な部分測度に分解可能であるという事実を利用する。 この分解を用いて潜在測度を、インスタンス化された成分のみを含む有限測度と、他のすべての成分を含む無限測度に分割する。 次に、2つの成分に対して異なる推論アルゴリズムを選択します: 崩壊したサンプルは有限測度でうまく混合し、崩壊したサンプルは無限小に占有されたテールでうまく混合します。 得られたハイブリッドアルゴリズムは、広範囲のモデルに適用することができ、漸近収束保証を犠牲にすることなく、スケーラブルな推論を可能にするために容易に分散することができる。

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