論文の概要: Fast Bayesian Inference with Batch Bayesian Quadrature via Kernel Recombination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04734v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 19:14:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-13 15:16:42.468148
• Title: Fast Bayesian Inference with Batch Bayesian Quadrature via Kernel Recombination
• Title（参考訳）: Batch Bayesian Quadrature を用いた Kernel Recombination による高速ベイズ推定
• Authors: Masaki Adachi, Satoshi Hayakawa, Martin J{\o}rgensen, Harald Oberhauser, Michael A. Osborne
• Abstract要約: 確率収束率を有する並列(バッチ)ベイズ二次法(BQ)を提案する。 提案手法は,各種実世界のデータセットにおける最先端BQ手法とNested Smplingの両方のサンプリング効率を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.6031259333814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Calculation of Bayesian posteriors and model evidences typically requires numerical integration. Bayesian quadrature (BQ), a surrogate-model-based approach to numerical integration, is capable of superb sample efficiency, but its lack of parallelisation has hindered its practical applications. In this work, we propose a parallelised (batch) BQ method, employing techniques from kernel quadrature, that possesses a provably-exponential convergence rate. Additionally, just as with Nested Sampling, our method permits simultaneous inference of both posteriors and model evidence. Samples from our BQ surrogate model are re-selected to give a sparse set of samples, via a kernel recombination algorithm, requiring negligible additional time to increase the batch size. Empirically, we find that our approach significantly outperforms the sampling efficiency of both state-of-the-art BQ techniques and Nested Sampling in various real-world datasets, including lithium-ion battery analytics.
• Abstract（参考訳）: ベイズ的後続とモデル証拠の計算は通常、数値積分を必要とする。 数値積分に対するサロゲートモデルに基づくアプローチであるベイズ二次(bq)は、サンプル効率を超越することができるが、並列化の欠如は実用的応用を妨げている。 本研究では,並列化(バッチ)BQ手法を提案する。 さらに、Nested Smplingと同様に、我々の手法は後部およびモデル証拠の同時推論を可能にする。 我々のBQサロゲートモデルのサンプルは、カーネル組換えアルゴリズムを介してスパースセットのサンプルを与えるために再選択され、バッチサイズを増やすために無視できない追加時間が必要になります。 実験により,リチウムイオン電池分析を含む実世界のさまざまなデータセットにおいて,最先端のBQ技術とNested Samplingのサンプリング効率を大きく上回ることがわかった。

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