論文の概要: Achieving Efficiency in Black Box Simulation of Distribution Tails with Self-structuring Importance Samplers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07060v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 03:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 07:21:36.464091
• Title: Achieving Efficiency in Black Box Simulation of Distribution Tails with Self-structuring Importance Samplers
• Title（参考訳）: 自己構成型コンパタンスサンプリングを用いた配電盤のブラックボックスシミュレーションの効率向上
• Authors: Anand Deo, Karthyek Murthy
• Abstract要約: 本稿では,特徴量に基づく決定規則,混合整数線形プログラム,ディープニューラルネットワークなどのツールによりモデル化された目的の分布テールを測定するための新しい重要サンプリング(is)方式を提案する。 従来の効率的なISアプローチは、基本的な確率分布と目的にサンプラーを複雑に調整する必要があるため、実現可能性とスケーラビリティの懸念に苦しんでいます。 この課題は、少ない希少な試料で観測される濃度特性を暗黙的に再現する変換を用いて、有効なIS分布の選択を自動化することで、提案されたブラックボックス方式で克服される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by the increasing adoption of models which facilitate greater automation in risk management and decision-making, this paper presents a novel Importance Sampling (IS) scheme for measuring distribution tails of objectives modelled with enabling tools such as feature-based decision rules, mixed integer linear programs, deep neural networks, etc. Conventional efficient IS approaches suffer from feasibility and scalability concerns due to the need to intricately tailor the sampler to the underlying probability distribution and the objective. This challenge is overcome in the proposed black-box scheme by automating the selection of an effective IS distribution with a transformation that implicitly learns and replicates the concentration properties observed in less rare samples. This novel approach is guided by a large deviations principle that brings out the phenomenon of self-similarity of optimal IS distributions. The proposed sampler is the first to attain asymptotically optimal variance reduction across a spectrum of multivariate distributions despite being oblivious to the underlying structure. The large deviations principle additionally results in new distribution tail asymptotics capable of yielding operational insights. The applicability is illustrated by considering product distribution networks and portfolio credit risk models informed by neural networks as examples.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リスク管理と意思決定の自動化を促進するモデルの普及に動機づけられ,特徴量に基づく決定ルール,混合整数線形プログラム,ディープニューラルネットワークなどのツールによりモデル化された目的の分散テールを測定するための新しい重要サンプリング(is)方式を提案する。 従来の効率的なISアプローチは、基本的な確率分布と目的にサンプラーを複雑に調整する必要があるため、実現可能性とスケーラビリティの懸念に苦しんでいます。 この課題は、少ない希少サンプルで観察された濃度特性を暗黙的に学習し複製する変換により、有効なIS分布の選択を自動化することによって、提案されたブラックボックススキームで克服される。 この新しいアプローチは、最適なIS分布の自己相似性の現象をもたらす大きな偏差原理によって導かれる。 提案手法は, 基礎構造に従わなくても, 多変量分布のスペクトルを横断する漸近的最適分散還元を実現する最初の方法である。 大偏差原理はさらに、操作的洞察を与えることができる新しい分布末尾漸近論をもたらす。 製品流通ネットワークとポートフォリオ信用リスクモデルについて,ニューラルネットワークを例に挙げて,適用可能性を示す。

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