論文の概要: Approximate Gibbs Sampler for Efficient Inference of Hierarchical
Bayesian Models for Grouped Count Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15771v1
- Date: Mon, 28 Nov 2022 21:00:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 17:42:40.036115
- Title: Approximate Gibbs Sampler for Efficient Inference of Hierarchical
Bayesian Models for Grouped Count Data
- Title（参考訳）: 群数データに対する階層ベイズモデルの効率的な推定のための近似ギブズサンプリング
- Authors: Jin-Zhu Yu, Hiba Baroud
- Abstract要約: 本研究は、推定精度を維持しつつ、HBPRMを効率的に学習するための近似ギブスサンプリング器(AGS)を開発した。
実データと合成データを用いた数値実験により,AGSの優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hierarchical Bayesian Poisson regression models (HBPRMs) provide a flexible
modeling approach of the relationship between predictors and count response
variables. The applications of HBPRMs to large-scale datasets require efficient
inference algorithms due to the high computational cost of inferring many model
parameters based on random sampling. Although Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
algorithms have been widely used for Bayesian inference, sampling using this
class of algorithms is time-consuming for applications with large-scale data
and time-sensitive decision-making, partially due to the non-conjugacy of many
models. To overcome this limitation, this research develops an approximate
Gibbs sampler (AGS) to efficiently learn the HBPRMs while maintaining the
inference accuracy. In the proposed sampler, the data likelihood is
approximated with Gaussian distribution such that the conditional posterior of
the coefficients has a closed-form solution. Numerical experiments using real
and synthetic datasets with small and large counts demonstrate the superior
performance of AGS in comparison to the state-of-the-art sampling algorithm,
especially for large datasets.
- Abstract（参考訳）: 階層型ベイズ・ポアソン回帰モデル (HBPRMs) は予測値とカウント応答変数の関係の柔軟なモデリング手法を提供する。
大規模データセットへのhbprmの適用には、ランダムサンプリングに基づく多くのモデルパラメータを推測する計算コストが高いため、効率的な推論アルゴリズムが必要である。
マルコフ・チェイン・モンテカルロ (MCMC) アルゴリズムはベイジアン推論に広く用いられているが、このタイプのアルゴリズムを用いたサンプリングは、大規模なデータと時間に敏感な意思決定を行うアプリケーションには時間を要する。
この制限を克服するため,推定精度を維持しつつHBPRMを効率的に学習するための近似ギブスサンプリング器(AGS)を開発した。
提案したサンプリング器では,データ確率はガウス分布と近似して係数の条件付き後部が閉形式解を持つ。
実データと合成データを用いた数値実験は,特に大規模データセットにおいて,最先端サンプリングアルゴリズムと比較してAGSの優れた性能を示す。
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