Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Augmented Conjugate Inference for Non-conjugate Gaussian Process Models

論文の概要: Automated Augmented Conjugate Inference for Non-conjugate Gaussian Process Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11451v1
Date: Wed, 26 Feb 2020 13:10:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-28 14:15:30.269772
Title: Automated Augmented Conjugate Inference for Non-conjugate Gaussian Process Models
Title（参考訳）: 非共役ガウス過程モデルに対する自動拡張共役推論
Authors: Th\'eo Galy-Fajou, Florian Wenzel, Manfred Opper
Abstract要約: 非共役プロセス(GP)モデルのための新しい推論手法である自動共役推論を提案する。本手法は,GPモデルを条件付き共役する補助変数拡張を自動生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.011991689754301
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose automated augmented conjugate inference, a new inference method for non-conjugate Gaussian processes (GP) models. Our method automatically constructs an auxiliary variable augmentation that renders the GP model conditionally conjugate. Building on the conjugate structure of the augmented model, we develop two inference methods. First, a fast and scalable stochastic variational inference method that uses efficient block coordinate ascent updates, which are computed in closed form. Second, an asymptotically correct Gibbs sampler that is useful for small datasets. Our experiments show that our method are up two orders of magnitude faster and more robust than existing state-of-the-art black-box methods.
Abstract（参考訳）: 非共役ガウス過程(GP)モデルに対する新しい推論手法である自動共役推論を提案する。本手法は,GPモデルを条件付き共役する補助変数拡張を自動生成する。拡張モデルの共役構造に基づいて, 2つの推論法を開発した。まず, 高速でスケーラブルな確率的変分推定法で, クローズドフォームで計算した効率的なブロック座標昇降更新を用いる。第二に、漸近的に正しいGibbsサンプルラで、小さなデータセットに役立ちます。実験の結果,既存の最先端のブラックボックス法よりも2桁高速で頑健であることがわかった。

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