論文の概要: Control-Data Separation and Logical Condition Propagation for Efficient Inference on Probabilistic Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01502v2
• Date: Thu, 28 Jan 2021 14:43:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 17:28:46.781148
• Title: Control-Data Separation and Logical Condition Propagation for Efficient Inference on Probabilistic Programs
• Title（参考訳）: 確率プログラムの効率的な推論のための制御-データ分離と論理条件伝達
• Authors: Ichiro Hasuo, Yuichiro Oyabu, Clovis Eberhart, Kohei Suenaga, Kenta Cho, Shin-ya Katsumata
• Abstract要約: 命令的確率的プログラムに対するベイズ推論のための新しいサンプリングアルゴリズムを提案する。 データから制御フローを分離する階層アーキテクチャを備えている。 観測結果の論理的後方伝播をサンプリング効率に用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.101002667958165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel sampling algorithm for Bayesian inference on imperative probabilistic programs. It features a hierarchical architecture that separates control flows from data: the top-level samples a control flow, and the bottom level samples data values along the control flow picked by the top level. This separation allows us to plug various language-based analysis techniques in probabilistic program sampling; specifically, we use logical backward propagation of observations for sampling efficiency. We implemented our algorithm on top of Anglican. The experimental results demonstrate our algorithm's efficiency, especially for programs with while loops and rare observations.
• Abstract（参考訳）: 命令確率プログラムに対するベイズ推定のための新しいサンプリングアルゴリズムを提案する。 コントロールフローをデータから分離する階層アーキテクチャを備えている。トップレベルがコントロールフローをサンプリングし、ボトムレベルがトップレベルが選択したコントロールフローに沿ってデータ値をサンプリングする。 この分離により,確率的プログラムサンプリングにおいて,様々な言語に基づく解析手法を接続することが可能となる。 私たちはAnglican上にアルゴリズムを実装した。 実験結果は,特に while ループやまれな観測を行うプログラムに対して,アルゴリズムの効率性を示す。

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