論文の概要: Bayesian Learning for Dynamic Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00032v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 19:16:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 14:44:56.525872
• Title: Bayesian Learning for Dynamic Inference
• Title（参考訳）: 動的推論のためのベイズ学習
• Authors: Aolin Xu, Peng Guan
• Abstract要約: いくつかの逐次推定問題では、推定される量の将来値は、その現在の値の推定に依存する。 本研究では,未知量生成モデルがランダムに描画されることを前提として,動的推論のためのベイズ学習問題を定式化する。 我々は、推論損失を最小限に抑えるために、オフラインとオンラインの両方で最適なベイズ学習ルールを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2843885788439793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The traditional statistical inference is static, in the sense that the estimate of the quantity of interest does not affect the future evolution of the quantity. In some sequential estimation problems however, the future values of the quantity to be estimated depend on the estimate of its current value. This type of estimation problems has been formulated as the dynamic inference problem. In this work, we formulate the Bayesian learning problem for dynamic inference, where the unknown quantity-generation model is assumed to be randomly drawn according to a random model parameter. We derive the optimal Bayesian learning rules, both offline and online, to minimize the inference loss. Moreover, learning for dynamic inference can serve as a meta problem, such that all familiar machine learning problems, including supervised learning, imitation learning and reinforcement learning, can be cast as its special cases or variants. Gaining a good understanding of this unifying meta problem thus sheds light on a broad spectrum of machine learning problems as well.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な統計学的推論は、興味の量の推定は、その量の将来の進化に影響を与えないという意味で静的である。 しかし、いくつかの逐次推定問題では、推定すべき量の将来値は現在の値の推定に依存する。 この種の推定問題は動的推論問題として定式化されている。 本研究では、未知量生成モデルがランダムモデルパラメータに従ってランダムに描画されると仮定された動的推論のためのベイズ学習問題を定式化する。 推論損失を最小限に抑えるために、オフラインとオンラインの両方で最適なベイズ学習ルールを導出する。 さらに、動的推論の学習はメタ問題として機能し、教師付き学習、模倣学習、強化学習を含む一般的な機械学習問題を、その特別なケースや変種としてキャストすることができる。 この統一されたメタ問題を十分に理解することで、幅広い機械学習問題にも光を当てることになる。

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