論文の概要: Removing the fat from your posterior samples with margarine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12841v1
- Date: Wed, 25 May 2022 15:10:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-26 15:56:48.972877
- Title: Removing the fat from your posterior samples with margarine
- Title（参考訳）: 後方のサンプルから マーガリンで脂肪を取り除いて
- Authors: Harry T. J. Bevins, William J. Handley, Pablo Lemos, Peter H. Sims,
Eloy de Lera Acedo, Anastasia Fialkov, Justin Alsing
- Abstract要約: この研究では、マスク付き自己回帰流とカーネル密度推定器を用いて、辺縁後部をカプセル化する。
我々は、ダークエネルギーサーベイとグローバル21cm信号実験のトピックス宇宙学的な例に適用してこれを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3518016233072556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bayesian workflows often require the introduction of nuisance parameters, yet
for core science modelling one needs access to a marginal posterior density. In
this work we use masked autoregressive flows and kernel density estimators to
encapsulate the marginal posterior, allowing us to compute marginal
Kullback-Leibler divergences and marginal Bayesian model dimensionalities in
addition to generating samples and computing marginal log probabilities. We
demonstrate this in application to topical cosmological examples of the Dark
Energy Survey, and global 21cm signal experiments. In addition to the
computation of marginal Bayesian statistics, this work is important for further
applications in Bayesian experimental design, complex prior modelling and
likelihood emulation. This technique is made publicly available in the
pip-installable code margarine.
- Abstract（参考訳）: ベイズワークフローは、しばしばニュアサンスパラメータの導入を必要とするが、コアサイエンスのモデリングには、限界の後方密度へのアクセスが必要である。
本研究では,マスキング自己回帰流とカーネル密度推定器を用いて後縁部をカプセル化し,前縁部のkullback-leiblerダイバージェンスと辺縁ベイズモデルの次元を計算し,サンプルの生成と辺縁のログ確率の計算を可能にした。
我々は、ダークエネルギーサーベイとグローバル21cm信号実験のトピックス宇宙学的な例に適用してこれを実証する。
限界ベイズ統計の計算に加えて、この研究はベイズの実験設計、複雑な事前モデリング、そして可能性エミュレーションにおけるさらなる応用に重要である。
このテクニックは、ip- installable code margarineで公開されています。
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