Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Networks for Parameter Estimation in Intractable Models

論文の概要: Neural Networks for Parameter Estimation in Intractable Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14346v1
Date: Thu, 29 Jul 2021 21:59:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-02 20:09:13.245466
Title: Neural Networks for Parameter Estimation in Intractable Models
Title（参考訳）: 難解モデルにおけるパラメータ推定のためのニューラルネットワーク
Authors: Amanda Lenzi, Julie Bessac, Johann Rudi and Michael L. Stein
Abstract要約: 本稿では,最大安定過程からパラメータを推定する方法を示す。モデルシミュレーションのデータを入力として使用し,統計的パラメータを学習するために深層ニューラルネットワークを訓練する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose to use deep learning to estimate parameters in statistical models when standard likelihood estimation methods are computationally infeasible. We show how to estimate parameters from max-stable processes, where inference is exceptionally challenging even with small datasets but simulation is straightforward. We use data from model simulations as input and train deep neural networks to learn statistical parameters. Our neural-network-based method provides a competitive alternative to current approaches, as demonstrated by considerable accuracy and computational time improvements. It serves as a proof of concept for deep learning in statistical parameter estimation and can be extended to other estimation problems.
Abstract（参考訳）: 本研究では,標準帰納法が計算不可能である場合,統計モデルのパラメータ推定に深層学習を用いることを提案する。最大安定なプロセスからパラメータを推定する方法を示す。小さなデータセットであっても推論は極めて難しいが、シミュレーションは簡単である。モデルシミュレーションのデータを入力として使用し,統計的パラメータを学習するために深層ニューラルネットワークを訓練する。ニューラルネットワークベースの手法は、精度と計算時間の改善によって示されるように、現在のアプローチに匹敵する代替手段を提供する。これは統計的パラメータ推定における深層学習の概念の証明として機能し、他の推定問題にも拡張できる。

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