論文の概要: Variational methods for simulation-based inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04176v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 16:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 13:47:10.085655
• Title: Variational methods for simulation-based inference
• Title（参考訳）: シミュレーションに基づく推論のための変分法
• Authors: Manuel Gl\"ockler, Michael Deistler, Jakob H. Macke
• Abstract要約: 逐次ニューラル変分推論(SNVI)は、難易度のあるモデルにおいてベイズ推論を行うためのアプローチである。 SNVIは、確率推定と変分推論を組み合わせることで、スケーラブルなシミュレーションベースの推論アプローチを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.308743964406687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present Sequential Neural Variational Inference (SNVI), an approach to perform Bayesian inference in models with intractable likelihoods. SNVI combines likelihood-estimation (or likelihood-ratio-estimation) with variational inference to achieve a scalable simulation-based inference approach. SNVI maintains the flexibility of likelihood(-ratio) estimation to allow arbitrary proposals for simulations, while simultaneously providing a functional estimate of the posterior distribution without requiring MCMC sampling. We present several variants of SNVI and demonstrate that they are substantially more computationally efficient than previous algorithms, without loss of accuracy on benchmark tasks. We apply SNVI to a neuroscience model of the pyloric network in the crab and demonstrate that it can infer the posterior distribution with one order of magnitude fewer simulations than previously reported. SNVI vastly reduces the computational cost of simulation-based inference while maintaining accuracy and flexibility, making it possible to tackle problems that were previously inaccessible.
• Abstract（参考訳）: 我々は,難解な確率を持つモデルにおいてベイズ推論を行う手法であるシーケンシャルニューラル変分推論(snvi)を提案する。 SNVIは、確率推定(または確率比推定)と変分推論を組み合わせて、スケーラブルなシミュレーションベースの推論アプローチを実現する。 SNVIは確率(比)推定の柔軟性を維持し、シミュレーションの任意の提案を可能にすると同時に、MCMCサンプリングを必要とせずに後部分布の関数的推定を提供する。 SNVIの変種をいくつか提示し,ベンチマークの精度を損なうことなく,従来のアルゴリズムよりも計算効率が高いことを示した。 本研究では, カニのピロリックネットワークの神経科学モデルにSNVIを適用し, これまでに報告されたシミュレーションよりも1桁少ないシミュレーションで後部分布を推定できることを実証した。 SNVIは精度と柔軟性を維持しながらシミュレーションベースの推論の計算コストを大幅に削減し、これまでアクセスできなかった問題に対処できるようにする。

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