論文の概要: Bayesian score calibration for approximate models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05357v2
• Date: Fri, 11 Nov 2022 05:20:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 15:12:28.345195
• Title: Bayesian score calibration for approximate models
• Title（参考訳）: 近似モデルのためのベイズスコアキャリブレーション
• Authors: Joshua J Bon, David J Warne, David J Nott, Christopher Drovandi
• Abstract要約: そこで本研究では, バイアスを低減し, より正確な不確実性定量化を実現するために, 近似後部サンプルを調整するための新しい手法を提案する。 我々のアプローチでは、(固定された)少数の複雑なモデルシミュレーションしか必要とせず、数値的に安定である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientists continue to develop increasingly complex mechanistic models to reflect their knowledge more realistically. Statistical inference using these models can be highly challenging, since the corresponding likelihood function is often intractable, and model simulation may be computationally burdensome or infeasible. Fortunately, in many of these situations, it is possible to adopt a surrogate model or approximate likelihood function. It may be convenient to base Bayesian inference directly on the surrogate, but this can result in bias and poor uncertainty quantification. In this paper we propose a new method for adjusting approximate posterior samples to reduce bias and produce more accurate uncertainty quantification. We do this by optimising a transform of the approximate posterior that minimises a scoring rule. Our approach requires only a (fixed) small number of complex model simulations and is numerically stable. We demonstrate good performance of the new method on several examples of increasing complexity.
• Abstract（参考訳）: 科学者は、より現実的な知識を反映する、ますます複雑な力学モデルを開発し続けている。 これらのモデルを用いた統計的推論は、対応する公理関数がしばしば難解であり、モデルシミュレーションは計算上負担または実現不可能であるため、非常に困難である。 幸運なことに、これらの状況の多くでは、代理モデルや近似的近似関数を採用することができる。 ベイズ推論を直接サーロゲート上で行うのは便利であるが、バイアスと不確かさの定量化に繋がる可能性がある。 本稿では, バイアスを低減し, より正確な不確実性定量化を実現するために, 近似後続サンプルを調整する新しい手法を提案する。 我々は、スコアリングルールを最小化する近似後続の変換を最適化することでこれを行う。 我々のアプローチでは、(固定)少数の複雑なモデルシミュレーションしか必要とせず、数値的に安定である。 複雑さが増大するいくつかの例において,新しい手法の優れた性能を示す。

関連論文リスト

• Towards Learning Stochastic Population Models by Gradient Descent [0.0]
  パラメータと構造を同時に推定することで,最適化手法に大きな課題が生じることを示す。 モデルの正確な推定を実証するが、擬似的、解釈可能なモデルの推論を強制することは、難易度を劇的に高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:38:58Z)
• Scalable Estimation for Structured Additive Distributional Regression [0.0]
  本稿では,勾配降下の考え方に基づいて,従来のノートパソコン上の任意の量のデータを扱うことができる新しいバックフィッティングアルゴリズムを提案する。 大規模なシミュレーション研究と、オーストリアにおける雷数予測の非常に困難でユニークな例を用いて、性能を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-13T14:59:42Z)
• RMFGP: Rotated Multi-fidelity Gaussian process with Dimension Reduction for High-dimensional Uncertainty Quantification [12.826754199680474]
  マルチフィデリティモデリングは、少量の正確なデータしか入手できない場合でも、正確な推測を可能にする。 高忠実度モデルと1つ以上の低忠実度モデルを組み合わせることで、多忠実度法は興味のある量の正確な予測を行うことができる。 本稿では,回転多要素ガウス過程の回帰に基づく新しい次元削減フレームワークとベイズ能動学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T01:20:35Z)
• Sampling from Arbitrary Functions via PSD Models [55.41644538483948]
  まず確率分布をモデル化し,そのモデルからサンプリングする。 これらのモデルでは, 少数の評価値を用いて, 高精度に多数の密度を近似することが可能であることが示され, それらのモデルから効果的にサンプルする簡単なアルゴリズムが提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T12:25:22Z)
• Probabilistic Modeling for Human Mesh Recovery [73.11532990173441]
  本稿では,2次元の証拠から3次元の人体復元の問題に焦点を当てた。 我々は,この問題を,入力から3Dポーズの分布へのマッピング学習として再考した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-26T17:55:11Z)
• Flexible Model Aggregation for Quantile Regression [92.63075261170302]
  量子回帰は、予測の不確実性を定量化する必要性によって動機付けられた統計学習の基本的な問題である。 条件付き量子モデルの任意の数を集約する手法について検討する。 この論文で検討するモデルはすべて、現代のディープラーニングツールキットに適合します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T23:21:16Z)
• Goal-directed Generation of Discrete Structures with Conditional Generative Models [85.51463588099556]
  本稿では,強化学習目標を直接最適化し,期待される報酬を最大化するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は、ユーザ定義プロパティを持つ分子の生成と、所定の目標値を評価する短いピソン表現の同定という2つのタスクで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T20:03:13Z)
• Using Bayesian deep learning approaches for uncertainty-aware building energy surrogate models [0.0]
  機械学習シュロゲートモデルは、遅くて高忠実なエンジニアリングシミュレーションモデルをエミュレートするために訓練される。 ベイズパラダイムに従う深層学習モデルが存在する。 その結果, 高い不確実性を有する試料の10%を高忠実度モデルに転送した場合, 誤差を最大30%低減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T15:04:18Z)
• Good Classifiers are Abundant in the Interpolating Regime [64.72044662855612]
  補間分類器間のテストエラーの完全な分布を正確に計算する手法を開発した。 テストエラーは、最悪の補間モデルのテストエラーから大きく逸脱する、小さな典型的な$varepsilon*$に集中する傾向にある。 以上の結果から,統計的学習理論における通常の解析手法は,実際に観測された優れた一般化性能を捉えるのに十分な粒度にはならない可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T21:12:31Z)
• Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy [101.32305022521024]
  我々は,人口レベルでのアルゴリズムの決定論的収束率と,$n$サンプルに基づく経験的対象に適用した場合の(不安定性)の間の相互作用に基づいて,統計的精度を得るフレームワークを開発する。 本稿では,ガウス混合推定,非線形回帰モデル,情報的非応答モデルなど,いくつかの具体的なモデルに対する一般結果の応用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T22:30:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。