論文の概要: Bayesian data fusion with shared priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07311v2
- Date: Fri, 8 Dec 2023 16:04:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-11 19:27:22.328143
- Title: Bayesian data fusion with shared priors
- Title（参考訳）: 共有プリミティブを用いたベイズデータ融合
- Authors: Peng Wu, Tales Imbiriba, Victor Elvira, Pau Closas
- Abstract要約: ベイズの設定では、未知量の事前情報が利用可能であり、おそらく、異なる分散推定器の中に存在している。
本稿では,ベイジアンデータ融合における事前共有の影響を解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.906315336944484
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of data and knowledge from several sources is known as data
fusion. When data is only available in a distributed fashion or when different
sensors are used to infer a quantity of interest, data fusion becomes
essential. In Bayesian settings, a priori information of the unknown quantities
is available and, possibly, present among the different distributed estimators.
When the local estimates are fused, the prior knowledge used to construct
several local posteriors might be overused unless the fusion node accounts for
this and corrects it. In this paper, we analyze the effects of shared priors in
Bayesian data fusion contexts. Depending on different common fusion rules, our
analysis helps to understand the performance behavior as a function of the
number of collaborative agents and as a consequence of different types of
priors. The analysis is performed by using two divergences which are common in
Bayesian inference, and the generality of the results allows to analyze very
generic distributions. These theoretical results are corroborated through
experiments in a variety of estimation and classification problems, including
linear and nonlinear models, and federated learning schemes.
- Abstract（参考訳）: データと知識の統合はデータ融合として知られている。
データが分散形式でのみ利用可能である場合や、異なるセンサーを使用して興味を推測する場合、データ融合が必須となる。
ベイズの設定では、未知量の事前情報が利用可能であり、おそらく異なる分散推定器の中に存在している。
局所的な推定が融合されると、いくつかの局所的な後方構造を構築するのに使われる事前の知識は、融合ノードがそれを説明し修正しない限り、過剰に使用される可能性がある。
本稿では,ベイズデータ融合の文脈における共有プライオリティの効果を分析する。
異なる共通融合ルールによっては, 協調エージェントの数の関数として, および, 異なる種類の事前の関数として, 性能挙動を理解するのに有用である。
解析はベイズ推論に共通する2つの発散を用いて行われ、結果の一般性から非常に一般的な分布を解析できる。
これらの理論結果は、線形および非線形モデルを含む様々な推定および分類問題および連合学習スキームの実験を通じて裏付けられる。
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