論文の概要: Variational Gibbs Inference for Statistical Model Estimation from Incomplete Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13180v4
• Date: Tue, 15 Aug 2023 08:57:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 17:58:13.916650
• Title: Variational Gibbs Inference for Statistical Model Estimation from Incomplete Data
• Title（参考訳）: 不完全データからの統計的モデル推定のための変分ギブス推定
• Authors: Vaidotas Simkus, Benjamin Rhodes, Michael U. Gutmann
• Abstract要約: 不完全データから統計モデルのパラメータを推定する新しい汎用手法である変分ギブス推論(VGI)を導入する。 不完全データからの変分オートエンコーダや正規化フローなどの重要な機械学習モデルを推定し、VGIを一連の合成および実世界の推定タスクで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4250022679087495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Statistical models are central to machine learning with broad applicability across a range of downstream tasks. The models are controlled by free parameters that are typically estimated from data by maximum-likelihood estimation or approximations thereof. However, when faced with real-world data sets many of the models run into a critical issue: they are formulated in terms of fully-observed data, whereas in practice the data sets are plagued with missing data. The theory of statistical model estimation from incomplete data is conceptually similar to the estimation of latent-variable models, where powerful tools such as variational inference (VI) exist. However, in contrast to standard latent-variable models, parameter estimation with incomplete data often requires estimating exponentially-many conditional distributions of the missing variables, hence making standard VI methods intractable. We address this gap by introducing variational Gibbs inference (VGI), a new general-purpose method to estimate the parameters of statistical models from incomplete data. We validate VGI on a set of synthetic and real-world estimation tasks, estimating important machine learning models such as variational autoencoders and normalising flows from incomplete data. The proposed method, whilst general-purpose, achieves competitive or better performance than existing model-specific estimation methods.
• Abstract（参考訳）: 統計モデルは、ダウンストリームタスクの幅広い適用性を備えた機械学習の中心である。 モデルは自由パラメータによって制御され、データから最大類似度推定や近似によって推定される。 しかし、現実のデータセットに直面すると、多くのモデルが重大な問題に直面する。それらは完全な観測データの観点から定式化されているのに対して、実際にはデータセットは欠落データに悩まされている。 不完全データからの統計モデル推定の理論は、変分推論(VI)のような強力なツールが存在する潜在変数モデルの推定と概念的に類似している。 しかし、標準の潜在変数モデルとは対照的に、不完全データを用いたパラメータ推定は、しばしば欠落変数の指数関数的に多くの条件分布を推定する必要がある。 不完全データから統計モデルのパラメータを推定する新しい汎用手法である変分ギブス推論(VGI)を導入することで、このギャップに対処する。 不完全データからの変分オートエンコーダや正規化フローなどの重要な機械学習モデルを推定し、VGIを一連の合成および実世界の推定タスクで検証する。 提案手法は汎用的ではあるが,既存のモデル固有推定法よりも競争力や性能が向上する。

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