論文の概要: Exact Manifold Gaussian Variational Bayes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14598v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 10:12:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 13:30:09.497739
• Title: Exact Manifold Gaussian Variational Bayes
• Title（参考訳）: 完全多様体ガウス変分ベイズ
• Authors: Martin Magris, Mostafa Shabani, Alexandros Iosifidis
• Abstract要約: 複雑なモデルにおける変分推論(VI)の最適化アルゴリズムを提案する。 本研究では,変分行列上の正定値制約を暗黙的に満足するガウス変分推論の効率的なアルゴリズムを開発する。 ブラックボックスの性質のため、EMGVBは複雑なモデルにおけるVIのための準備が整ったソリューションである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.90242084523565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an optimization algorithm for Variational Inference (VI) in complex models. Our approach relies on natural gradient updates where the variational space is a Riemann manifold. We develop an efficient algorithm for Gaussian Variational Inference that implicitly satisfies the positive definite constraint on the variational covariance matrix. Our Exact manifold Gaussian Variational Bayes (EMGVB) provides exact but simple update rules and is straightforward to implement. Due to its black-box nature, EMGVB stands as a ready-to-use solution for VI in complex models. Over five datasets, we empirically validate our feasible approach on different statistical, econometric, and deep learning models, discussing its performance with respect to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 複雑なモデルにおける変分推論(VI)の最適化アルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは、変分空間がリーマン多様体であるような自然な勾配更新に依存する。 我々は,変分共分散行列上の正定値制約を暗黙的に満たすガウス変分推論のための効率的なアルゴリズムを開発した。 我々のExact manifold Gaussian Variational Bayes (EMGVB) は正確な更新ルールを提供するが、簡単に実装できる。 ブラックボックスの性質のため、EMGVBは複雑なモデルにおけるVIのための準備が整ったソリューションである。 5つ以上のデータセットで、異なる統計モデル、計量モデル、深層学習モデルに対する実現可能なアプローチを実証的に検証し、ベースラインメソッドのパフォーマンスについて議論する。

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