論文の概要: Monotonic Alpha-divergence Minimisation for Variational Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05684v4
• Date: Mon, 10 Apr 2023 21:12:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 19:42:09.705296
• Title: Monotonic Alpha-divergence Minimisation for Variational Inference
• Title（参考訳）: 変分推論のための単調アルファダイバージェンス最小化
• Authors: Kam\'elia Daudel, Randal Douc and Fran\c{c}ois Roueff
• Abstract要約: 本稿では,変化推論の文脈で$alpha$-divergence最小化を実行する新しい反復アルゴリズム群を紹介する。 それらは、変動分布と後続分布の間の$alpha$-divergenceの各ステップにおいて、体系的に減少することを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel family of iterative algorithms which carry out $\alpha$-divergence minimisation in a Variational Inference context. They do so by ensuring a systematic decrease at each step in the $\alpha$-divergence between the variational and the posterior distributions. In its most general form, the variational distribution is a mixture model and our framework allows us to simultaneously optimise the weights and components parameters of this mixture model. Our approach permits us to build on various methods previously proposed for $\alpha$-divergence minimisation such as Gradient or Power Descent schemes and we also shed a new light on an integrated Expectation Maximization algorithm. Lastly, we provide empirical evidence that our methodology yields improved results on several multimodal target distributions and on a real data example.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変分推論の文脈で$\alpha$-divergence最小化を行う反復アルゴリズムの新たなファミリーを提案する。 それらは、変動分布と後続分布の間の$\alpha$-divergenceの各ステップで体系的に減少することを保証する。 最も一般的な形では、変分分布は混合モデルであり、我々のフレームワークは、この混合モデルの重みと成分パラメータを同時に最適化できる。 提案手法では, 勾配やパワー降下法など, 従来提案されていた様々な手法を応用し, 期待値最大化アルゴリズムに新しい光を当てることができた。 最後に,本手法が複数のマルチモーダルターゲット分布および実データ例において改善結果をもたらすことを示す実証的証拠を提供する。

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