Fugu-MT 論文翻訳(概要): Control-Data Separation and Logical Condition Propagation for Efficient Inference on Probabilistic Programs

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01502v3
Date: Fri, 29 Sep 2023 05:05:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-02 19:57:06.104178
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: このフレームワークは、両アイデアが相互の利益を高めるために、近年の2つのアイデア、すなわち、音声制御データの分離と音韻的状態の伝播を非自明な方法で組み合わせている。実験の結果、特にループや希少な観測を行うプログラムにおいて、アルゴリズムの効率性が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.471858286267785
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a novel sampling framework for probabilistic programs. The framework combines two recent ideas -- \emph{control-data separation} and \emph{logical condition propagation} -- in a nontrivial manner so that the two ideas boost the benefits of each other. 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）: 本稿では,確率的プログラムのための新しいサンプリングフレームワークを提案する。このフレームワークは,2つの最近のアイデア,すなわち \emph{control-data separation} と \emph{logical condition propagation} を非自明な方法で組み合わせることで,両者のメリットを向上する。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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