論文の概要: Divide-and-Conquer Monte Carlo Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07265v1
- Date: Thu, 14 Oct 2021 11:17:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-15 15:11:26.506861
- Title: Divide-and-Conquer Monte Carlo Fusion
- Title（参考訳）: モンテカルロ核融合
- Authors: Ryan S.Y. Chan, Murray Pollock, Adam M. Johansen and Gareth O. Roberts
- Abstract要約: 融合のアプローチは、いくつかのサブポインターを1つの分布に結合する。
本稿では、既存の核融合のアプローチを支える理論を一般化し、その結果の方法論をシーケンシャルなモンテカルロパラダイムに組み込む。
これは競争力のあるフュージョンアプローチにつながります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Combining several (sample approximations of) distributions, which we term
sub-posteriors, into a single distribution proportional to their product, is a
common challenge. For instance, in distributed `big data' problems, or when
working under multi-party privacy constraints. Many existing approaches resort
to approximating the individual sub-posteriors for practical necessity, then
representing the resulting approximate posterior. The quality of the posterior
approximation for these approaches is poor when the sub-posteriors fall
out-with a narrow range of distributional form. Recently, a Fusion approach has
been proposed which finds a direct and exact Monte Carlo approximation of the
posterior (as opposed to the sub-posteriors), circumventing the drawbacks of
approximate approaches. Unfortunately, existing Fusion approaches have a number
of computational limitations, particularly when unifying a large number of
sub-posteriors. In this paper, we generalise the theory underpinning existing
Fusion approaches, and embed the resulting methodology within a recursive
divide-and-conquer sequential Monte Carlo paradigm. This ultimately leads to a
competitive Fusion approach, which is robust to increasing numbers of
sub-posteriors.
- Abstract（参考訳）: いくつかの(サンプル近似の)分布を積に比例した単一分布に組み合わせることは、よくある問題である。
例えば、分散‘ビッグデータ’問題や、マルチパーティのプライバシ制約下での作業などです。
既存の多くのアプローチでは、実際の必要のために個々の後肢を近似し、その結果の近似後肢を表す。
これらのアプローチに対する後部近似の質は、サブポインターが分布の狭い範囲で脱落した場合に劣る。
近年では、後部(後部)の直接的かつ正確なモンテカルロ近似が提案されており、近似アプローチの欠点を回避している。
残念なことに、既存のFusionアプローチには、特に多数のサブポインターを統一する場合に、多くの計算制限がある。
本稿では,既存の融合アプローチを基盤とする理論を一般化し,帰納的分割・包括的モンテカルロパラダイムにその方法論を組み込む。
これは最終的に、競争力のあるフュージョンアプローチにつながり、サブポストの数が増加するのに堅牢である。
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