論文の概要: Amortized Bayesian Inference for Models of Cognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03899v3
• Date: Mon, 13 Jul 2020 05:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 11:48:16.925941
• Title: Amortized Bayesian Inference for Models of Cognition
• Title（参考訳）: 認知モデルに対するamortized bayesian inference
• Authors: Stefan T. Radev, Andreas Voss, Eva Marie Wieschen, Paul-Christian B\"urkner
• Abstract要約: 専門的なニューラルネットワークアーキテクチャを用いたシミュレーションベース推論の最近の進歩は、ベイズ近似計算の多くの過去の問題を回避している。 本稿では,アモータイズされたベイズパラメータの推定とモデル比較について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1529342790344802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As models of cognition grow in complexity and number of parameters, Bayesian inference with standard methods can become intractable, especially when the data-generating model is of unknown analytic form. Recent advances in simulation-based inference using specialized neural network architectures circumvent many previous problems of approximate Bayesian computation. Moreover, due to the properties of these special neural network estimators, the effort of training the networks via simulations amortizes over subsequent evaluations which can re-use the same network for multiple datasets and across multiple researchers. However, these methods have been largely underutilized in cognitive science and psychology so far, even though they are well suited for tackling a wide variety of modeling problems. With this work, we provide a general introduction to amortized Bayesian parameter estimation and model comparison and demonstrate the applicability of the proposed methods on a well-known class of intractable response-time models.
• Abstract（参考訳）: 認知のモデルが複雑でパラメータの数が増えるにつれて、標準手法によるベイズ推論は、特にデータ生成モデルが未知の分析形式である場合、難解になる。 ニューラルネットワークアーキテクチャを用いたシミュレーションベース推論の最近の進歩は、近似ベイズ計算の多くの問題を回避している。 さらに、これらの特殊なニューラルネットワーク推定器の特性により、シミュレーションによるネットワークのトレーニング作業は、複数のデータセットと複数の研究者で同じネットワークを再利用可能な、その後の評価よりも改善される。 しかしながら、これらの手法は様々なモデリング問題に取り組むのに適しているにもかかわらず、これまで認知科学や心理学においてほとんど使われていなかった。 本研究は, ベイズパラメータ推定とモデル比較の一般導入と, 提案手法の適用性について, 難解応答時間モデルのよく知られたクラスに示すものである。

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