論文の概要: Stochastic Variational Bayesian Inference for a Nonlinear Forward Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01675v1
• Date: Fri, 3 Jul 2020 13:30:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 06:03:28.001310
• Title: Stochastic Variational Bayesian Inference for a Nonlinear Forward Model
• Title（参考訳）: 非線形フォワードモデルに対する確率的変分ベイズ推論
• Authors: Michael A. Chappell, Martin S. Craig, Mark W. Woolrich
• Abstract要約: 変分ベイズ(VB)は、データから非線形モデルの文脈における後部分布の計算を容易にするために用いられる。 以前は、加法ガウス雑音を伴うデータに対する非線形モデル推論のために、VBの分析的定式化が導出されてきた。 ここでは、解析的定式化に必要な近似の一部を回避した解が導出される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational Bayes (VB) has been used to facilitate the calculation of the posterior distribution in the context of Bayesian inference of the parameters of nonlinear models from data. Previously an analytical formulation of VB has been derived for nonlinear model inference on data with additive gaussian noise as an alternative to nonlinear least squares. Here a stochastic solution is derived that avoids some of the approximations required of the analytical formulation, offering a solution that can be more flexibly deployed for nonlinear model inference problems. The stochastic VB solution was used for inference on a biexponential toy case and the algorithmic parameter space explored, before being deployed on real data from a magnetic resonance imaging study of perfusion. The new method was found to achieve comparable parameter recovery to the analytic solution and be competitive in terms of computational speed despite being reliant on sampling.
• Abstract（参考訳）: 変分ベイズ(vb)は、データから非線形モデルのパラメータのベイズ推定の文脈における後続分布の計算を容易にするために用いられる。 これまでvbの解析的定式化は、非線形最小二乗の代替としてガウス雑音を付加したデータに対する非線形モデル推論のために導出されてきた。 ここで、解析的定式化に必要な近似のいくつかを避ける確率解が導出され、非線形モデル推論問題に対してより柔軟に展開できる解を提供する。 確率的VB溶液は、双経験的玩具ケースとアルゴリズムパラメータ空間の推論に用いられ、その後、磁気共鳴画像による灌流の研究から実データに展開された。 新たな手法は, 解析解と同等のパラメータ回復を達成し, サンプリングに依存するにもかかわらず, 計算速度の面での競合性を示した。

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