論文の概要: Simultaneous identification of models and parameters of scientific
simulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15174v1
- Date: Wed, 24 May 2023 14:06:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 15:29:39.993362
- Title: Simultaneous identification of models and parameters of scientific
simulators
- Title（参考訳）: 科学シミュレータのモデルとパラメータの同時同定
- Authors: Cornelius Schr\"oder, Jakob H. Macke
- Abstract要約: 我々は,アモートシミュレーションに基づく推論フレームワークを開発した。
固定された候補コンポーネントの集合上で、暗黙的なモデル事前を定義する。
我々はニューラルネットワークをトレーニングし、モデルコンポーネントと関連するパラメータの両方のジョイント確率分布を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.908842679355254
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Many scientific models are composed of multiple discrete components, and
scien tists often make heuristic decisions about which components to include.
Bayesian inference provides a mathematical framework for systematically
selecting model components, but defining prior distributions over model
components and developing associated inference schemes has been challenging. We
approach this problem in an amortized simulation-based inference framework: We
define implicit model priors over a fixed set of candidate components and train
neural networks to infer joint probability distributions over both, model
components and associated parameters from simulations. To represent
distributions over model components, we introduce a conditional mixture of
multivariate binary distributions in the Grassmann formalism. Our approach can
be applied to any compositional stochastic simulator without requiring access
to likelihood evaluations. We first illustrate our method on a simple time
series model with redundant components and show that it can retrieve joint
posterior distribution over a set of symbolic expressions and their parameters
while accurately capturing redundancy with strongly correlated posteriors. We
then apply our approach to drift-diffusion models, a commonly used model class
in cognitive neuroscience. After validating the method on synthetic data, we
show that our approach explains experimental data as well as previous methods,
but that our fully probabilistic approach can help to discover multiple
data-consistent model configurations, as well as reveal non-identifiable model
components and parameters. Our method provides a powerful tool for data-driven
scientific inquiry which will allow scientists to systematically identify
essential model components and make uncertainty-informed modelling decisions.
- Abstract（参考訳）: 多くの科学モデルは複数の離散成分から構成されており、サイエンティストはしばしばどの成分を含むべきかをヒューリスティックに決定する。
ベイズ推論は、モデルコンポーネントを体系的に選択するための数学的フレームワークを提供するが、モデルコンポーネントに対する事前分布の定義と関連する推論スキームの開発は困難である。
固定された候補コンポーネントの集合上で暗黙的なモデル事前を定義し、ニューラルネットワークをトレーニングし、シミュレーションからモデルコンポーネントと関連するパラメータの両方の結合確率分布を推定する。
モデル成分上の分布を表現するために、グラスマン形式における多変量二元分布の条件混合を導入する。
本手法は,任意の構成確率シミュレータに適用可能である。
まず, 冗長成分を有する簡易時系列モデルを用いて, シンボリック表現とそのパラメータのセット上での関節後縁分布を検索し, 強相関後縁の冗長性を正確に把握できることを示す。
次に,認知神経科学における一般的なモデルクラスであるドリフト拡散モデルに適用する。
提案手法は, 従来手法と同様に実験データを説明するが, 完全確率的手法は複数のデータ一貫性のあるモデル構成を発見し, 同定不能なモデルコンポーネントやパラメータを明らかにするのに役立つ。
本手法は,データ駆動科学的探究のための強力なツールであり,科学者は本質的モデルコンポーネントを体系的に同定し,不確実性に左右されるモデリング決定を行うことができる。
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