論文の概要: Parallel Approaches to Accelerate Bayesian Decision Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09090v1
• Date: Sun, 22 Jan 2023 09:56:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 14:54:35.778808
• Title: Parallel Approaches to Accelerate Bayesian Decision Trees
• Title（参考訳）: ベイズ決定木を加速する並列アプローチ
• Authors: Efthyvoulos Drousiotis, Paul G. Spirakis, and Simon Maskell
• Abstract要約: 本稿では,MCMCにおける並列性を利用した2つの手法を提案する。 第一に、MCMCを別の数値ベイズ的アプローチで置き換える。 第2に、データのパーティショニングについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9728521995447947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is a well-established family of algorithms primarily used in Bayesian statistics to sample from a target distribution when direct sampling is challenging. Existing work on Bayesian decision trees uses MCMC. Unfortunately, this can be slow, especially when considering large volumes of data. It is hard to parallelise the accept-reject component of the MCMC. None-the-less, we propose two methods for exploiting parallelism in the MCMC: in the first, we replace the MCMC with another numerical Bayesian approach, the Sequential Monte Carlo (SMC) sampler, which has the appealing property that it is an inherently parallel algorithm; in the second, we consider data partitioning. Both methods use multi-core processing with a HighPerformance Computing (HPC) resource. We test the two methods in various study settings to determine which method is the most beneficial for each test case. Experiments show that data partitioning has limited utility in the settings we consider and that the use of the SMC sampler can improve run-time (compared to the sequential implementation) by up to a factor of 343.
• Abstract（参考訳）: マルコフ連鎖モンテカルロ(英: markov chain monte carlo、mcmc)は、ベイズ統計学において、直接サンプリングが難しい場合にターゲット分布からサンプリングするために用いられるアルゴリズム群である。 ベイズ決定木に関する既存の研究はMCMCを使用している。 残念ながら、特に大量のデータを考慮すると、これは遅くなります。 MCMCのrecept-rejectコンポーネントを並列化するのは難しい。 MCMCの並列性を利用する2つの手法を提案する。第1に、MCMCを別の数値ベイズ的アプローチであるシークエンシャルモンテカルロ(SMC)サンプリング器に置き換える。 どちらの手法もハイパフォーマンスコンピューティング(hpc)リソースでマルチコア処理を使用する。 各テストケースに最も有益な方法を決定するために,様々な研究環境で2つの方法をテストした。 実験の結果、データパーティショニングは私たちが考慮している設定において限られたユーティリティを持ち、SMCサンプルラを使用することで(シーケンシャルな実装と比較して)実行時間を最大343倍改善できることがわかった。

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