論文の概要: Towards black-box parameter estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15041v2
• Date: Mon, 19 Feb 2024 11:19:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 07:10:16.660749
• Title: Towards black-box parameter estimation
• Title（参考訳）: ブラックボックスパラメータ推定に向けて
• Authors: Amanda Lenzi and Haavard Rue
• Abstract要約: 弱いパラメータ構造仮定に基づいて統計モデルのパラメータを推定する新しいブラックボックス手法を開発した。 頻繁な頻度で構造化された確率に対して、これは、広範囲なシミュレートされたデータベース上でディープニューラルネットワークを事前トレーニングすることで達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning algorithms have recently shown to be a successful tool in estimating parameters of statistical models for which simulation is easy, but likelihood computation is challenging. But the success of these approaches depends on simulating parameters that sufficiently reproduce the observed data, and, at present, there is a lack of efficient methods to produce these simulations. We develop new black-box procedures to estimate parameters of statistical models based only on weak parameter structure assumptions. For well-structured likelihoods with frequent occurrences, such as in time series, this is achieved by pre-training a deep neural network on an extensive simulated database that covers a wide range of data sizes. For other types of complex dependencies, an iterative algorithm guides simulations to the correct parameter region in multiple rounds. These approaches can successfully estimate and quantify the uncertainty of parameters from non-Gaussian models with complex spatial and temporal dependencies. The success of our methods is a first step towards a fully flexible automatic black-box estimation framework.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングアルゴリズムは、シミュレーションが容易だが可能性計算が難しい統計モデルのパラメータを推定するのに成功している。 しかし、これらの手法の成功は、観測されたデータを十分に再現するパラメータをシミュレートすることに依存し、現在、これらのシミュレーションを作成するための効率的な方法が欠如している。 弱パラメータ構造仮定のみに基づいて統計モデルのパラメータを推定する新しいブラックボックス手法を開発した。 時系列のような頻繁な発生を伴う十分に構造化された可能性に対して、幅広いデータサイズをカバーする広範なシミュレーションデータベース上で、ディープニューラルネットワークを事前トレーニングすることで実現される。 他の複雑な依存関係に対して、反復アルゴリズムは複数のラウンドで正しいパラメータ領域にシミュレーションを誘導する。 これらのアプローチは、複雑な空間的および時間的依存を持つ非ガウスモデルからパラメータの不確かさを推定し、定量化することができる。 我々の手法の成功は、完全に柔軟な自動ブラックボックス推定フレームワークへの第一歩である。

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