論文の概要: Seq2Seq Surrogates of Epidemic Models to Facilitate Bayesian Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09617v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 11:23:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 17:24:06.981414
• Title: Seq2Seq Surrogates of Epidemic Models to Facilitate Bayesian Inference
• Title（参考訳）: ベイズ推論をファシリテートするためのエピデミックモデルのSeq2Seqサロゲート
• Authors: Giovanni Charles, Timothy M. Wolock, Peter Winskill, Azra Ghani, Samir Bhatt, Seth Flaxman
• Abstract要約: 深部シーケンス・ツー・シークエンス(seq2seq)モデルは,複雑な流行モデルに対する正確なサロゲートとして機能することを示す。 トレーニングが完了すると、サロゲートはオリジナルのモデルよりも数千倍高速なシナリオを予測できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6524460254566905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Epidemic models are powerful tools in understanding infectious disease. However, as they increase in size and complexity, they can quickly become computationally intractable. Recent progress in modelling methodology has shown that surrogate models can be used to emulate complex epidemic models with a high-dimensional parameter space. We show that deep sequence-to-sequence (seq2seq) models can serve as accurate surrogates for complex epidemic models with sequence based model parameters, effectively replicating seasonal and long-term transmission dynamics. Once trained, our surrogate can predict scenarios a several thousand times faster than the original model, making them ideal for policy exploration. We demonstrate that replacing a traditional epidemic model with a learned simulator facilitates robust Bayesian inference.
• Abstract（参考訳）: 疫学モデルは伝染病を理解する強力なツールである。 しかし、サイズや複雑さが大きくなると、すぐに計算が難しくなる。 近年のモデリング手法の進歩により、サロゲートモデルは高次元パラメータ空間で複雑な流行モデルをエミュレートすることができることが示されている。 seq2seq(deep sequence-to-sequence)モデルが,時系列モデルパラメータを持つ複雑な流行モデルに対する正確なサロゲートとして機能し,季節と長期の伝達ダイナミクスを効果的に再現できることを示す。 訓練を済ませば、サロゲートはオリジナルのモデルよりも数千倍早くシナリオを予測できるので、政策調査に最適です。 従来の疫病モデルを学習シミュレータに置き換えることで、ベイズ推論が堅牢になることを示す。

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