論文の概要: Posterior Ratio Estimation of Latent Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06410v2
• Date: Thu, 25 Jun 2020 17:49:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-31 22:52:14.060092
• Title: Posterior Ratio Estimation of Latent Variables
• Title（参考訳）: 潜在変数の後方比推定
• Authors: Song Liu, Yulong Zhang, Mingxuan Yi, Mladen Kolar
• Abstract要約: いくつかのアプリケーションでは、観測から無視される確率変数の分布を比較したい。 潜在変数の2つの後続確率密度関数の比を推定する問題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.619879849533662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Density Ratio Estimation has attracted attention from the machine learning community due to its ability to compare the underlying distributions of two datasets. However, in some applications, we want to compare distributions of random variables that are \emph{inferred} from observations. In this paper, we study the problem of estimating the ratio between two posterior probability density functions of a latent variable. Particularly, we assume the posterior ratio function can be well-approximated by a parametric model, which is then estimated using observed information and prior samples. We prove the consistency of our estimator and the asymptotic normality of the estimated parameters as the number of prior samples tending to infinity. Finally, we validate our theories using numerical experiments and demonstrate the usefulness of the proposed method through some real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 密度比の推定は、2つのデータセットの基盤となる分布を比較する能力があるため、機械学習コミュニティから注目を集めている。 しかし、いくつかのアプリケーションでは、観測結果から \emph{inferred} となる確率変数の分布を比較したい。 本稿では,潜在変数の2つの後方確率密度関数間の比を推定する問題について検討する。 特に、後方比関数はパラメトリックモデルによってよく近似できると仮定し、観測情報と先行標本を用いて推定する。 推定パラメータの漸近正規度と推定パラメータの整合性は、無限大に傾向する先行サンプルの数として証明する。 最後に, この理論を数値実験を用いて検証し, 実世界の応用を通して提案手法の有用性を実証する。

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