論文の概要: Learning Proposals for Probabilistic Programs with Inference Combinators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00668v2
• Date: Wed, 3 Mar 2021 18:47:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 12:27:45.900270
• Title: Learning Proposals for Probabilistic Programs with Inference Combinators
• Title（参考訳）: Inference Combinatorによる確率的プログラムの学習提案
• Authors: Sam Stites, Heiko Zimmermann, Hao Wu, Eli Sennesh, Jan-Willem van de Meent
• Abstract要約: 確率プログラムの提案構築事業者を育成します。 推論サンプリングにおける提案はニューラルネットワークを用いてパラメータ化できる。 このフレームワークの柔軟性を、高度な変分法によって実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.227032708135617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop operators for construction of proposals in probabilistic programs, which we refer to as inference combinators. Inference combinators define a grammar over importance samplers that compose primitive operations such as application of a transition kernel and importance resampling. Proposals in these samplers can be parameterized using neural networks, which in turn can be trained by optimizing variational objectives. The result is a framework for user-programmable variational methods that are correct by construction and can be tailored to specific models. We demonstrate the flexibility of this framework by implementing advanced variational methods based on amortized Gibbs sampling and annealing.
• Abstract（参考訳）: 推論コンビネーター(inference combinator)と呼ばれる確率的プログラムにおける提案の構築のためのオペレータを開発しています。 推論コンビネータは、遷移核の適用や重要再サンプリングといったプリミティブ演算を構成する重要スペーサよりも文法を定義する。 これらのサンプラーの提案はニューラルネットワークを使ってパラメータ化することができ、変動目標を最適化することでトレーニングすることができる。 その結果、ユーザプログラマブルな変分法のためのフレームワークが構築によって修正され、特定のモデルに合わせることができる。 Amortized Gibbsサンプリングとアニーリングに基づく高度な変分法を実装することにより、このフレームワークの柔軟性を実証する。

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