論文の概要: Robust Bayesian Inference for Simulator-based Models via the MMD Posterior Bootstrap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04744v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 22:12:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-12 07:35:28.546431
• Title: Robust Bayesian Inference for Simulator-based Models via the MMD Posterior Bootstrap
• Title（参考訳）: MMD後ブートストラップを用いたシミュレータモデルに対するロバストベイズ推定
• Authors: Charita Dellaporta, Jeremias Knoblauch, Theodoros Damoulas, Fran\c{c}ois-Xavier Briol
• Abstract要約: 後部ブートストラップと最大平均誤差推定器に基づく新しいアルゴリズムを提案する。 これにより、強い性質を持つ高パラレライズ可能なベイズ推論アルゴリズムが導かれる。 このアプローチは、g-and-k分布やトグル・スウィッチモデルなど、さまざまな例に基づいて評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.448658162594604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulator-based models are models for which the likelihood is intractable but simulation of synthetic data is possible. They are often used to describe complex real-world phenomena, and as such can often be misspecified in practice. Unfortunately, existing Bayesian approaches for simulators are known to perform poorly in those cases. In this paper, we propose a novel algorithm based on the posterior bootstrap and maximum mean discrepancy estimators. This leads to a highly-parallelisable Bayesian inference algorithm with strong robustness properties. This is demonstrated through an in-depth theoretical study which includes generalisation bounds and proofs of frequentist consistency and robustness of our posterior. The approach is then assessed on a range of examples including a g-and-k distribution and a toggle-switch model.
• Abstract（参考訳）: シミュレータに基づくモデルは、確率が難解であるが合成データのシミュレーションが可能であるモデルである。 それらはしばしば複雑な実世界の現象を記述するために使われ、実際では誤記されることがある。 残念ながら、シミュレーターに対する既存のベイズ的アプローチは、それらの場合、性能が良くないことが知られている。 本稿では,後方ブートストラップと最大平均偏差推定器を用いた新しいアルゴリズムを提案する。 これにより、強い堅牢性を持つ高並列性ベイズ推論アルゴリズムが導かれる。 これは、一般化境界と、我々の後部の頻繁な一貫性と堅牢性の証明を含む詳細な理論的研究によって実証される。 このアプローチは、g-and-kディストリビューションやtoggle-switchモデルなど、さまざまな例で評価される。

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