論文の概要: On learning agent-based models from data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05052v1
- Date: Tue, 10 May 2022 17:08:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-05-12 21:34:42.437127
- Title: On learning agent-based models from data
- Title（参考訳）: データからエージェントベースモデルを学ぶこと
- Authors: Corrado Monti, Marco Pangallo, Gianmarco De Francisci Morales,
Francesco Bonchi
- Abstract要約: エージェントベースモデル(ABM)は、マイクロレベルの仮定から複雑なシステムの進化を研究するためにいくつかの分野で用いられている。
データからABMの潜伏マイクロ変数を学習するためのプロトコルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.387666772159974
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Agent-Based Models (ABMs) are used in several fields to study the evolution
of complex systems from micro-level assumptions. However, ABMs typically can
not estimate agent-specific (or "micro") variables: this is a major limitation
which prevents ABMs from harnessing micro-level data availability and which
greatly limits their predictive power. In this paper, we propose a protocol to
learn the latent micro-variables of an ABM from data. The first step of our
protocol is to reduce an ABM to a probabilistic model, characterized by a
computationally tractable likelihood. This reduction follows two general design
principles: balance of stochasticity and data availability, and replacement of
unobservable discrete choices with differentiable approximations. Then, our
protocol proceeds by maximizing the likelihood of the latent variables via a
gradient-based expectation maximization algorithm. We demonstrate our protocol
by applying it to an ABM of the housing market, in which agents with different
incomes bid higher prices to live in high-income neighborhoods. We demonstrate
that the obtained model allows accurate estimates of the latent variables,
while preserving the general behavior of the ABM. We also show that our
estimates can be used for out-of-sample forecasting. Our protocol can be seen
as an alternative to black-box data assimilation methods, that forces the
modeler to lay bare the assumptions of the model, to think about the
inferential process, and to spot potential identification problems.
- Abstract（参考訳）: エージェントベースモデル(ABM)は、マイクロレベルの仮定から複雑なシステムの進化を研究するためにいくつかの分野で用いられている。
しかし、ABMはエージェント固有の変数(または「マイクロ」変数)を推定することができず、これはABMがマイクロレベルのデータ可用性を利用するのを防ぎ、予測能力を大幅に制限する大きな制限である。
本稿では,データからABMの潜伏マイクロ変数を学習するためのプロトコルを提案する。
このプロトコルの最初のステップは、確率論的モデルにABMを還元することであり、計算に難航する確率が特徴である。
この削減は、確率性とデータ可用性のバランスと、観測不能な離散的選択を微分可能近似に置き換えるという2つの一般的な設計原則に従う。
次に,本プロトコルは,勾配に基づく期待最大化アルゴリズムを用いて潜在変数の確率を最大化する。
我々は、所得の異なるエージェントが高所得地区に住むために高い価格を入札する住宅市場のABMに適用することで、当社のプロトコルを実証する。
得られたモデルは,abmの一般的な挙動を保ちつつ,潜在変数の正確な推定を可能にする。
また、我々の推定値がサンプル外予測に利用できることを示す。
我々のプロトコルはブラックボックスデータ同化手法の代替と見なすことができ、モデリング者はモデルの仮定を裸にし、推論過程を考え、潜在的な識別問題を発見せざるを得ない。
関連論文リスト
- Model-free Methods for Event History Analysis and Efficient Adjustment (PhD Thesis) [55.2480439325792]
この論文は、モデルフリーの観点から統一された統計学への独立した貢献のシリーズである。
第1章では、機械学習から予測技術を活用する柔軟なメソッドを定式化するために、モデルフリーの視点をどのように利用できるか、詳しく説明している。
第2章では、あるプロセスの進化が他のプロセスに直接影響されるかどうかを記述した地域独立の概念を研究している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-11T19:24:09Z) - Pseudo-Probability Unlearning: Towards Efficient and Privacy-Preserving Machine Unlearning [59.29849532966454]
本稿では,PseudoProbability Unlearning (PPU)を提案する。
提案手法は,最先端の手法に比べて20%以上の誤りを忘れる改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T21:27:06Z) - Considerations for Distribution Shift Robustness of Diagnostic Models in Healthcare [10.393967785465536]
健康のための応用MLの分野では、患者に関する情報を考慮せずに$X$から$Y$を予測することが一般的である。
本研究では,医療環境に共通するデータ生成機構を強調し,因果関係の文献による最近の理論的結果を用いて,堅牢な予測モデルを構築する方法について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T14:13:09Z) - Influence Functions for Scalable Data Attribution in Diffusion Models [52.92223039302037]
拡散モデルは、生成的モデリングに大きな進歩をもたらした。
しかし、彼らの普及はデータ属性と解釈可能性に関する課題を引き起こす。
本稿では,テキスト・インフルエンス・ファンクション・フレームワークを開発することにより,このような課題に対処することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T17:59:02Z) - Minimal Variance Model Aggregation: A principled, non-intrusive, and versatile integration of black box models [0.2455468619225742]
様々なモデルから予測を統合するデータ駆動型フレームワークであるMEVA(Minimal Empirical Variance Aggregation)を紹介する。
この非侵襲的モデルに依存しないアプローチは、貢献するモデルをブラックボックスとして扱い、多様な方法論からの出力を許容する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-25T18:33:21Z) - Rejection via Learning Density Ratios [50.91522897152437]
拒絶による分類は、モデルを予測しないことを許容する学習パラダイムとして現れます。
そこで我々は,事前学習したモデルの性能を最大化する理想的なデータ分布を求める。
私たちのフレームワークは、クリーンでノイズの多いデータセットで実証的にテストされます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T01:32:17Z) - Variational Inference of Parameters in Opinion Dynamics Models [9.51311391391997]
この研究は、変数推論を用いて、意見力学 ABM のパラメータを推定する。
我々は推論プロセスを自動微分に適した最適化問題に変換する。
提案手法は, シミュレーションベース法とMCMC法より, マクロ的(有界信頼区間とバックファイア閾値)と微視的(200ドル, エージェントレベルの役割)の両方を正確に推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-08T14:45:18Z) - Simplifying Complex Observation Models in Continuous POMDP Planning with
Probabilistic Guarantees and Practice [9.444784653236157]
我々は,簡易観測モデルを計画に用いた場合,どのような意味があるのかという問題に対処する。
我々の主な貢献は、単純化されたモデルの統計的全変動距離に基づく新しい確率的境界である。
計算はオフラインとオンラインに分かれることが可能で、計画中にコストのかかるモデルにアクセスすることなく、正式な保証に到達します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T20:55:02Z) - Human Trajectory Forecasting with Explainable Behavioral Uncertainty [63.62824628085961]
人間の軌道予測は人間の行動を理解し予測し、社会ロボットから自動運転車への応用を可能にする。
モデルフリー手法は予測精度が優れているが説明可能性に欠ける一方、モデルベース手法は説明可能性を提供するが、よく予測できない。
BNSP-SFMは,11種類の最先端手法と比較して,予測精度を最大50%向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-04T16:45:21Z) - Predictable MDP Abstraction for Unsupervised Model-Based RL [93.91375268580806]
予測可能なMDP抽象化(PMA)を提案する。
元のMDPで予測モデルを訓練する代わりに、学習されたアクション空間を持つ変換MDPでモデルを訓練する。
我々はPMAを理論的に解析し、PMAが以前の教師なしモデルベースRLアプローチよりも大幅に改善することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T07:37:51Z) - Calibrating Agent-based Models to Microdata with Graph Neural Networks [1.4911092205861822]
エージェントベースモデル(ABM)をデータにキャリブレーションすることは、モデルがその目的を確実に満たすための最も基本的な要件である。
本稿では、時間グラフニューラルネットワークを用いて、粒状マイクロデータに付随するパラメータ後部を学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-15T14:41:43Z) - Probabilistic Gradient Boosting Machines for Large-Scale Probabilistic
Regression [51.770998056563094]
PGBM(Probabilistic Gradient Boosting Machines)は、確率的予測を生成する手法である。
既存の最先端手法と比較してPGBMの利点を実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T08:32:13Z) - Forecasting COVID-19 daily cases using phone call data [0.0]
本稿では,コールデータを用いて日次確認症例数を予測するために最適化した簡易な多重線形回帰モデルを提案する。
提案手法は, ARIMA, ETS, および呼び出しデータのない回帰モデルより優れており, 3点予測誤差, 1点予測間隔, 2点の確率予測精度測定によって評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T18:07:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。