論文の概要: Compositional Score Modeling for Simulation-based Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14249v3
• Date: Sun, 9 Jul 2023 14:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 19:14:22.762206
• Title: Compositional Score Modeling 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合成スコアモデリング
• Authors: Tomas Geffner, George Papamakarios, Andriy Mnih
• Abstract要約: 両手法の利点を享受する条件付きスコアモデリングに基づく新しい手法を提案する。 提案手法は, サンプル効率が高く, 自然に複数の観測を推定時に集約し, 標準推定手法の欠点を回避することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.422049267537965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Posterior Estimation methods for simulation-based inference can be ill-suited for dealing with posterior distributions obtained by conditioning on multiple observations, as they tend to require a large number of simulator calls to learn accurate approximations. In contrast, Neural Likelihood Estimation methods can handle multiple observations at inference time after learning from individual observations, but they rely on standard inference methods, such as MCMC or variational inference, which come with certain performance drawbacks. We introduce a new method based on conditional score modeling that enjoys the benefits of both approaches. We model the scores of the (diffused) posterior distributions induced by individual observations, and introduce a way of combining the learned scores to approximately sample from the target posterior distribution. Our approach is sample-efficient, can naturally aggregate multiple observations at inference time, and avoids the drawbacks of standard inference methods.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションに基づく推論のための神経後部推定法は、正確な近似を学習するために多数のシミュレーターコールを必要とする傾向があるため、複数の観測で条件付けした後部分布を扱うのに不適である。 対照的に、Neural Likelihood Estimation法は個々の観測から学んだ後の推論時間で複数の観測を処理できるが、MCMCや変分推論のような標準的な推論法に依存しており、特定の性能上の欠点がある。 本稿では,両手法の利点を享受する条件スコアモデリングに基づく新しい手法を提案する。 個々の観測によって引き起こされる(拡散した)後方分布のスコアをモデル化し、学習したスコアを目標後方分布からほぼサンプルに結合する方法を紹介する。 提案手法はサンプル効率が高く,自然に複数の観測結果を推定時に集約し,標準推定手法の欠点を回避することができる。

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