論文の概要: Maximum Likelihood Learning of Unnormalized Models for Simulation-Based Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14756v2
• Date: Tue, 18 Apr 2023 09:45:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 18:22:57.006194
• Title: Maximum Likelihood Learning of Unnormalized Models 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非正規化モデルの最大確率学習
• Authors: Pierre Glaser, Michael Arbel, Samo Hromadka, Arnaud Doucet, Arthur Gretton
• Abstract要約: シミュレーションベース推論のための2つの合成確率法を提案する。 本研究では,シミュレータによって生成された合成データを用いて,条件付きエネルギーベースモデル(EBM)を学習する。 本研究は, カニの神経科学ネットワークのモデルに適用し, 各種合成データセット上での両手法の特性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.281860162298564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce two synthetic likelihood methods for Simulation-Based Inference (SBI), to conduct either amortized or targeted inference from experimental observations when a high-fidelity simulator is available. Both methods learn a conditional energy-based model (EBM) of the likelihood using synthetic data generated by the simulator, conditioned on parameters drawn from a proposal distribution. The learned likelihood can then be combined with any prior to obtain a posterior estimate, from which samples can be drawn using MCMC. Our methods uniquely combine a flexible Energy-Based Model and the minimization of a KL loss: this is in contrast to other synthetic likelihood methods, which either rely on normalizing flows, or minimize score-based objectives; choices that come with known pitfalls. We demonstrate the properties of both methods on a range of synthetic datasets, and apply them to a neuroscience model of the pyloric network in the crab, where our method outperforms prior art for a fraction of the simulation budget.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベース推論(SBI)では,高忠実度シミュレータが利用可能である場合,実験結果から,暗黙的あるいは標的的推論を行うための2つの方法を提案する。 いずれの手法も,提案分布から引き出されたパラメータに基づいて,シミュレータが生成した合成データを用いて条件付エネルギーベースモデル(ebm)を学習する。 得られた確率を事前に組み合わせて後続の推定値を得ることができ、そこからサンプルをMCMCを使って描画することができる。 我々の方法は、フレキシブルエネルギーベースのモデルとkl損失の最小化を一意に組み合わせる:これは、流れを正規化するか、スコアベースの目標を最小化する他の合成確率法とは対照的である。 本手法は,様々な合成データセット上での両手法の特性を実証し,シミュレーション予算のごく一部に対して先行技術よりも優れる,カニの幽門ネットワークの神経科学モデルに適用する。

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