論文の概要: Batch Stationary Distribution Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00722v1
• Date: Mon, 2 Mar 2020 09:10:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 03:54:57.315601
• Title: Batch Stationary Distribution Estimation
• Title（参考訳）: バッチ定常分布推定
• Authors: Junfeng Wen, Bo Dai, Lihong Li, Dale Schuurmans
• Abstract要約: サンプル遷移の組を与えられたエルゴードマルコフ鎖の定常分布を近似する問題を考える。 与えられたデータに対する補正比関数の復元に基づく一貫した推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.18201132095066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of approximating the stationary distribution of an ergodic Markov chain given a set of sampled transitions. Classical simulation-based approaches assume access to the underlying process so that trajectories of sufficient length can be gathered to approximate stationary sampling. Instead, we consider an alternative setting where a fixed set of transitions has been collected beforehand, by a separate, possibly unknown procedure. The goal is still to estimate properties of the stationary distribution, but without additional access to the underlying system. We propose a consistent estimator that is based on recovering a correction ratio function over the given data. In particular, we develop a variational power method (VPM) that provides provably consistent estimates under general conditions. In addition to unifying a number of existing approaches from different subfields, we also find that VPM yields significantly better estimates across a range of problems, including queueing, stochastic differential equations, post-processing MCMC, and off-policy evaluation.
• Abstract（参考訳）: サンプル化された遷移の集合が与えられたエルゴードマルコフ鎖の定常分布を近似する問題を考える。 古典的なシミュレーションに基づくアプローチは、十分な長さの軌道が定常サンプリングに近似するように、基礎となるプロセスへのアクセスを前提としている。 代わりに、固定されたトランジションセットが事前に収集された代替設定を、別々に、おそらく未知の手順で検討する。 目標はまだ定常分布の性質を推定することであるが、基礎となるシステムへの追加アクセスは行わない。 与えられたデータに対する補正比関数の復元に基づく一貫した推定器を提案する。 特に,一般条件下での確率的一貫した推定を行う変分電力法(VPM)を開発した。 異なるサブフィールドからの既存アプローチを統一することに加え、VPMは待ち行列、確率微分方程式、後処理MCMC、政治外評価など、様々な問題において、はるかに優れた推定値が得られることも見出した。

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