論文の概要: Simulation-efficient marginal posterior estimation with swyft: stop wasting your precious time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13951v1
• Date: Fri, 27 Nov 2020 19:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 02:54:56.045805
• Title: Simulation-efficient marginal posterior estimation with swyft: stop wasting your precious time
• Title（参考訳）: swyftによるシミュレーション効率のよい後方後方推定: 貴重な時間を無駄にしない
• Authors: Benjamin Kurt Miller, Alex Cole, Gilles Louppe, Christoph Weniger
• Abstract要約: 本研究では,ネスト型ニューラル・サイエンス・ツー・エビデンス比推定とシミュレーションの再利用のためのアルゴリズムを提案する。 これらのアルゴリズムが組み合わさって、縁部および関節後部の自動的および極端にシミュレーターによる効率的な推定を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.533353383316288
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present algorithms (a) for nested neural likelihood-to-evidence ratio estimation, and (b) for simulation reuse via an inhomogeneous Poisson point process cache of parameters and corresponding simulations. Together, these algorithms enable automatic and extremely simulator efficient estimation of marginal and joint posteriors. The algorithms are applicable to a wide range of physics and astronomy problems and typically offer an order of magnitude better simulator efficiency than traditional likelihood-based sampling methods. Our approach is an example of likelihood-free inference, thus it is also applicable to simulators which do not offer a tractable likelihood function. Simulator runs are never rejected and can be automatically reused in future analysis. As functional prototype implementation we provide the open-source software package swyft.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムを紹介します (a)ネスト型神経電位-証拠比推定、及び b) パラメータの非均一なポアソン点プロセスキャッシュとそれに対応するシミュレーションによるシミュレーションの再利用。 これらのアルゴリズムが組み合わさって、縁および関節後部の自動的および極めてシミュレーターな推定を可能にする。 アルゴリズムは物理学や天文学の幅広い問題に適用でき、通常、従来の確率に基づくサンプリング法よりもはるかに優れたシミュレータ効率を提供する。 提案手法は確率自由推論の一例であり, トラクタブルな確率関数を提供しないシミュレータにも適用可能である。 シミュレータの実行は決して拒否されず、将来の分析で自動的に再利用できる。 機能的なプロトタイプ実装として、オープンソースのソフトウェアパッケージswyftを提供しています。

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