論文の概要: Variational Bayesian Monte Carlo with Noisy Likelihoods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08655v3
• Date: Mon, 19 Oct 2020 05:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 04:19:31.149510
• Title: Variational Bayesian Monte Carlo with Noisy Likelihoods
• Title（参考訳）: 雑音に類似した変分ベイズ的モンテカルロ
• Authors: Luigi Acerbi
• Abstract要約: 我々は、期待情報ゲイン(EIG)や変動間距離(VIQR)など、新たなグローバルな'取得機能を導入する。 VBMC+VIQRは、接地トラス後部とモデル証拠の回収における最先端の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.4219428942199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational Bayesian Monte Carlo (VBMC) is a recently introduced framework that uses Gaussian process surrogates to perform approximate Bayesian inference in models with black-box, non-cheap likelihoods. In this work, we extend VBMC to deal with noisy log-likelihood evaluations, such as those arising from simulation-based models. We introduce new `global' acquisition functions, such as expected information gain (EIG) and variational interquantile range (VIQR), which are robust to noise and can be efficiently evaluated within the VBMC setting. In a novel, challenging, noisy-inference benchmark comprising of a variety of models with real datasets from computational and cognitive neuroscience, VBMC+VIQR achieves state-of-the-art performance in recovering the ground-truth posteriors and model evidence. In particular, our method vastly outperforms `local' acquisition functions and other surrogate-based inference methods while keeping a small algorithmic cost. Our benchmark corroborates VBMC as a general-purpose technique for sample-efficient black-box Bayesian inference also with noisy models.
• Abstract（参考訳）: 変分ベイズ的モンテカルロ(VBMC)は、最近導入されたフレームワークであり、黒箱非チープ確率のモデルにおいて、ガウス的プロセスサロゲートを用いて近似ベイズ的推論を行う。 本研究では,VBMCを拡張して,シミュレーションモデルから生じるような,ノイズの多いログライクな評価を行う。 本稿では,ノイズに頑健で,VBMC設定内で効率よく評価可能な,期待情報ゲイン(EIG)や変動間距離(VIQR)などの新たな「グローバル」取得機能を紹介する。 計算および認知神経科学からの実データを持つ様々なモデルからなる、新しい、挑戦的で騒がしい参照ベンチマークにおいて、vbmc+viqrは、基底後部とモデル証拠の回復において最先端のパフォーマンスを達成する。 特に,本手法は,アルゴリズムのコストを小さく抑えながら,ローカルな'取得関数や他の代理ベースの推論手法を大幅に上回る。 本ベンチマークでは,ノイズモデルを用いたサンプル効率のよいブラックボックスベイズ推定のための汎用手法としてvbmcを裏付ける。

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