論文の概要: Robust and integrative Bayesian neural networks for likelihood-free parameter inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06521v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 13:45:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 20:47:55.007078
• Title: Robust and integrative Bayesian neural networks for likelihood-free parameter inference
• Title（参考訳）: 確率自由パラメータ推論のためのロバストおよび積分ベイズニューラルネットワーク
• Authors: Fredrik Wrede, Robin Eriksson, Richard Jiang, Linda Petzold, Stefan Engblom, Andreas Hellander, Prashant Singh
• Abstract要約: 要約統計を学習するための最先端のニューラルネットワークベースの手法は、シミュレーションベースの確率自由パラメータ推論に有望な結果をもたらした。 本研究では,ベイズニューラルネットワークを用いて要約統計学を学習し,カテゴリー分布を用いて後部密度を直接推定する頑健な統合手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art neural network-based methods for learning summary statistics have delivered promising results for simulation-based likelihood-free parameter inference. Existing approaches require density estimation as a post-processing step building upon deterministic neural networks, and do not take network prediction uncertainty into account. This work proposes a robust integrated approach that learns summary statistics using Bayesian neural networks, and directly estimates the posterior density using categorical distributions. An adaptive sampling scheme selects simulation locations to efficiently and iteratively refine the predictive posterior of the network conditioned on observations. This allows for more efficient and robust convergence on comparatively large prior spaces. We demonstrate our approach on benchmark examples and compare against related methods.
• Abstract（参考訳）: 要約統計を学習するための最先端のニューラルネットワークベースの手法は、シミュレーションベースの確率自由パラメータ推論に有望な結果をもたらした。 既存のアプローチでは、決定論的ニューラルネットワークに基づく後処理ステップとして密度推定が必要であり、ネットワーク予測の不確実性を考慮していない。 本研究では,ベイズニューラルネットワークを用いて要約統計学を学習し,カテゴリー分布を用いて後部密度を直接推定する頑健な統合手法を提案する。 適応サンプリングスキームは、シミュレーション位置を選択し、観測により条件付けられたネットワークの予測後部を効率的かつ反復的に洗練する。 これにより、比較的大きな先行空間上でより効率的で堅牢な収束が可能になる。 ベンチマークの例にアプローチを示し、関連する手法と比較する。

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