論文の概要: Encoding spatiotemporal priors with VAEs for small-area estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10422v1
- Date: Wed, 20 Oct 2021 08:14:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-23 23:15:08.831165
- Title: Encoding spatiotemporal priors with VAEs for small-area estimation
- Title（参考訳）: 微小領域推定のためのvaesを用いた時空間前兆の符号化
- Authors: Elizaveta Semenova, Yidan Xu, Adam Howes, Theo Rashid, Samir Bhatt,
Swapnil Mishra, Seth Flaxman
- Abstract要約: 本稿では,新しい時間的設定に対処する深層生成モデリング手法を提案する。
可変オートエンコーダ(VAE)の事前装着による事前サンプリングのクラスを近似する。
VAEは独立に分散された潜在ガウス空間表現のため、推論を驚くほど効率的にすることができる。
ベイズ型小面積推定タスクにおけるVAE2段階アプローチの有用性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4783465852664324
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gaussian processes (GPs), implemented through multivariate Gaussian
distributions for a finite collection of data, are the most popular approach in
small-area spatiotemporal statistical modelling. In this context they are used
to encode correlation structures over space and time and can generalise well in
interpolation tasks. Despite their flexibility, off-the-shelf GPs present
serious computational challenges which limit their scalability and practical
usefulness in applied settings. Here, we propose a novel, deep generative
modelling approach to tackle this challenge: for a particular spatiotemporal
setting, we approximate a class of GP priors through prior sampling and
subsequent fitting of a variational autoencoder (VAE). Given a trained VAE, the
resultant decoder allows spatiotemporal inference to become incredibly
efficient due to the low dimensional, independently distributed latent Gaussian
space representation of the VAE. Once trained, inference using the VAE decoder
replaces the GP within a Bayesian sampling framework. This approach provides
tractable and easy-to-implement means of approximately encoding spatiotemporal
priors and facilitates efficient statistical inference. We demonstrate the
utility of our VAE two stage approach on Bayesian, small-area estimation tasks.
- Abstract（参考訳）: ガウス過程(英: Gaussian process、GP)は、小面積時空間統計モデリングにおいて最も一般的なアプローチである。
この文脈では、空間と時間上の相関構造を符号化するために使われ、補間タスクにおいてよく一般化することができる。
その柔軟性にもかかわらず、既製のGPは、適用された設定におけるスケーラビリティと実用性を制限する重大な計算課題を提示する。
本稿では,この課題に対処するための,より深い生成的モデリング手法を提案する。特定の時空間設定に対しては,事前サンプリングと変分オートエンコーダ(VAE)の付加により,GP先行のクラスを近似する。
トレーニングされたVAEが与えられた場合、結果のデコーダは、VAEの低次元で独立に分散された潜在ガウス空間表現のために、時空間の時空間推論が信じられないほど効率的になる。
トレーニングが完了すると、VAEデコーダを使用した推論がベイズサンプリングフレームワーク内のGPを置き換える。
このアプローチは、時空間前駆をおよそエンコードする、扱いやすく実装しやすい手段を提供し、効率的な統計推論を容易にする。
ベイズ型小面積推定タスクにおけるVAE2段階アプローチの有用性を実証する。
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